原贴链接

帖子仅包含一个图片链接，无有效可翻译内容

讨论总结

整个讨论围绕Llama 4展开。涉及到Llama 4的模型大小、适用性、发布情况、对技术发展的期望等多方面内容。大家表达了对Llama 4不同的期望，也有对发布消息的质疑，整体氛围较为活跃，充满了各种不同的观点交流。

主要观点

  1. 👍 希望看到更多不同大小的Llama模型
    • 支持理由：方便进行更多工作流实验
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Llama 4不会使用字节潜在变换模型
    • 正方观点：需要先进行大量测试和研究，它太新了
    • 反方观点：希望Llama 4能够使用它，因为有相关论文发布
  3. 💡 技术发展的大跳跃会越来越少
    • 解释：以智能手机发展轨迹为例，早期新发布手机有很多杀手级功能，现在变少
  4. 🌟 对Llama 4将有多次发布且有官方消息依据
    • 支持理由：几周前已经宣布并有官方博客链接
    • 反对声音：无
  5. 🤔 普通用户不需要超大模型，7/8B模型能够满足普通用户需求
    • 解释：认为超大模型对普通用户无实际用处

金句与有趣评论

  1. “😂 We hope we see more varied model sizes on them.”
    • 亮点：直接表达对Llama 4模型大小多样性的期望
  2. “🤔 Currently 30b is a sweet spot for 24GB cards.”
    • 亮点：指出30b模型对于24GB卡是较好的选择
  3. “👀 I hope llama 4 will as wild as llama 3 when came out…. that time comparing to llama 2 was insane jump forward.”
    • 亮点：表达对Llama 4像Llama 3相对Llama 2那样大进步的期望
  4. “😎 That’s kind of absurd to paint it as mutually exclusive like that.”
    • 亮点：对将文本和语音表述为相互排斥表示荒谬
  5. “💥 Almost certainly”
    • 亮点：对Llama 4是否会有本地运行的语音模式模型给予肯定答复

情感分析

总体情感倾向是多元的，既有期待也有质疑。主要分歧点在于Llama 4的发展方向、模型使用情况等方面。例如在Llama 4是否使用字节潜在变换模型上存在分歧，可能是由于对新技术的风险评估不同；对Llama 4发布情况也存在质疑与信任的不同态度，这可能与之前的类似发布经验以及对发布者的信任度有关。

趋势与预测

  • 新兴话题：Llama 4的许可证情况可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Llama 4按照期望发展，可能会对人工智能领域相关模型发展产生推动作用，促使其他类似模型竞争或发展。

详细内容：

标题：Llama 4 即将迎来多次发布，引发 Reddit 热烈讨论

在 Reddit 上，一则关于“Llama 4 今年将有多次发布，涵盖语音和推理”的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和众多评论。主要讨论方向集中在对不同模型尺寸的期待、对现有模型的评价，以及对未来发展的展望。

讨论焦点与观点分析： 有人表示希望看到更多不同尺寸的模型，比如从 3b 到 70b 等各种规格，这样能填补模型选择的空白，便于进行更多工作流程的实验。有人称 51b 是自己的梦想。还有人认为当前 30b 对于 24GB 卡是一个不错的选择。有人提议增加 40 规格以适应 32GB 卡。有人觉得 8B 有创意但与 Mistral 22B 相比显得不够聪明，认为 Llama 4 30B 可能超越 Mistral Small。有人希望用 Llama 4 70b/405b 来训练 Llama 5，而不是多次重训 Llama 4 不同尺寸。有人认为 20B 原生 8b/w 模型的需求未得到充分满足。有人认为 13B 模型将是完美的。有人建议除了参数数量外，给模型增加一个显示所需 VRAM 的命名方式。有人认为模型大小和能力没有必然关联，更希望有少数精心维护和调试的模型。

有人认为本月晚些时候可能会看到字节潜在变压器模型。有人期待 Llama 4 能像 Llama 3 刚推出时那样出色。有人指出像智能手机发展一样，现在模型的进步会越来越小但仍有意义。有人觉得可能只剩 1 - 2 年的“LLM 时代”。有人认为 8GB 容量有限，LLM 有其局限性。有人指出每年技术都有一定提升。有人觉得将语音和文本描述为互斥是不合理的。有人对下一次发布充满期待，希望有独特的研究成果。有人认为 7 - 8b 推理模型会很棒。有人担心模型的量化误差和收益递减问题。有人希望发布类似于 qwen2.5 的模型。有人对 Llama 4 的许可证有不好的预感。有人表示希望有开源的 Llama 模型。有人期待有语音模型。有人认为 7/8B 模型更适合普通用户。

讨论中的共识在于大家都对 Llama 4 的发展充满期待，希望能有更多创新和实用的改进。特别有见地的观点如有人对模型大小和能力关系的分析，丰富了对模型发展的思考。