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所以我试用了Granite 3.1 3b混合专家模型（MoE）。说实话，我很少见到比IBM模型还差的大型语言模型（LLM）；就连Llama 3.2 1b在编码方面都比Granite 3.1 3b表现更好；8b版本表现也不怎么样。我本想将它用作自动补全工具，因为它速度非常快，但代码质量很糟糕。不过，它在仅使用CPU时能达到每秒30个标记（tok/sec）的速度，可能对快速摘要有用。你们对Granite有何看法？使用它有成功的案例吗？我个人觉得Gemma 2 2b、Llama 3.2 3b和Qwen 2.5 1.5/3b才是目前仅有的还不错的小模型。

讨论总结

原帖作者认为Granite 3.1 3b模型速度快但质量差，不适合编码但可能用于快速总结。评论者们的观点多样，有人认可Granite在特定功能或版本上的表现，有人指出小模型普遍存在不足，也有人对原帖作者未提供示例就评价表示不满，还有人分享了Granite的使用建议、适用任务等，整体氛围是在理性地探讨Granite模型相关的话题。

主要观点

  1. 👍 Granite 3.1 3b速度快但质量差
    • 支持理由：原帖作者在编码等使用场景中发现其质量糟糕，如自动补全代码质量不行，很多其他模型表现更好。
    • 反对声音：有评论者认为在特定任务（如5 - shot信息提取任务）中表现很好。
  2. 🔥 小模型普遍存在不足
    • 正方观点：与顶尖模型相比，700亿参数以下的小模型差距明显。
    • 反方观点：部分评论者提到一些小模型在特定场景下表现不错，如用于快速分类、翻译等。
  3. 💡 0 - shot代码生成不是Granite 3.1 3b模型所适合的任务
    • 支持理由：有评论者mikaelhg指出在5 - shot信息提取任务中该模型表现好，但0 - shot代码生成任务中表现不好。
    • 反对声音：无明显反对观点。
  4. 👍 IBM制作Granite模型是用于工具使用、文本摘要和RAG，对部分人来说已经足够好
    • 支持理由：评论者表示自己在这些用途上觉得模型表现尚可。
    • 反对声音：有评论者对IBM的软件评价极低，认为其创造的模型不会好。
  5. 💡 发表观点应提供示例而非随意抱怨
    • 支持理由：评论者认为原帖主未提供示例就对Granite模型发表负面看法不合理。
    • 反对声音：原帖主称自己其实有给出示例。

金句与有趣评论

  1. “😂 我喜欢Granite 3 2b dense q8用于欧洲语言的快速翻译或者语法检查：在这个功能上它很好而且快（并且如果我需要更严谨的内容我会选择Aya 32b）。”
    • 亮点：指出Granite 3 2b dense q8在特定功能上的优势，并给出更严谨需求下的替代选择。
  2. “🤔 像所有小模型一样，不管否认的人怎么说。700亿参数以下的模型与顶尖（付费版的Anthropic、OpenAI和Google AI）相比都差很多。”
    • 亮点：强调小模型与顶尖模型的差距，表达较为直接。
  3. “👀 我认为IBM专门为工具使用、文本摘要和RAG制作了这些（模型），不是吗？对我来说已经足够好了。”
    • 亮点：提供了对Granite模型用途的一种观点，以及个人对其表现的认可。
  4. “😂 至少提供一些示例，而不是随意抱怨……”
    • 亮点：对原帖主发表观点的方式提出质疑，要求提供示例。
  5. “🤔 我认为应该对这些小模型的能力和它们的局限性进行公开讨论。”
    • 亮点：提出对小模型能力和局限进行公开讨论的必要性。

情感分析

总体情感倾向较为负面，主要分歧点在于Granite模型是否有价值。原帖作者及部分评论者对Granite模型评价较低，认为其在某些场景下表现差、质量低；而部分评论者则认可Granite在特定用途或版本下的表现，或者认为小模型都有自身的适用场景不应全盘否定。可能的原因是大家的使用场景、对模型的期望以及评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于小模型参数与性能关系（如混合专家模型中的参数比较）的讨论，以及如何针对不同任务为小模型生成合适提示的讨论。
  • 潜在影响：如果对小模型能力和局限的讨论深入，可能会影响小模型开发者对模型的改进方向，也会影响用户对小模型的选择和使用方式。

详细内容：

标题：关于 Granite 3.1 3b 模型的热门讨论

在 Reddit 上，有一篇关于 Granite 3.1 3b 模型的讨论引起了众多关注。原帖作者称尝试了该模型，认为其速度快但质量糟糕，比如在代码生成方面表现不佳，或许只适用于快速总结。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论焦点与观点分析： 有人表示喜欢 Granite 3 2b 用于欧洲语言的快速翻译和语法检查。但也有人认为，小型模型都不行，只有 70b 以上的模型才能接近先进水平，比如 DeepSeek v3 671b。然而，有人反驳称这取决于任务，像 Qwen 2.5 coder 32B 在编码方面能与先进水平抗衡。

有用户分享自己在 React 应用中使用 Sonnet 和 Qwen 2.5 coder 的经历，指出 Sonnet 通常更好，但 Qwen 也有出色表现。还有用户称在编程问题测试中，不同模型表现各异，如 Granite 3.1 表现不错但在某些方面不如其他模型。

有人认为该模型对于快速分类、翻译等任务有用，也有人对其完全不信任，认为 Qwen 等模型更优。还有用户通过实际测试，发现该模型在特定任务中的优缺点。

总的来说，关于 Granite 3.1 3b 模型的评价褒贬不一，其适用场景和性能表现仍存在较大争议。