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讨论总结

该讨论主要围绕Codestral 25.01展开，涉及它与其他模型（如Qwen、DeepSeek等）在多方面的比较、自身的商业运营模式（盈利、API使用、本地部署等）、在开源方面的情况、模型性能（如上下文窗口、吞吐量等）、价格比较等话题。参与者有不同的观点，既有对其特性（如256K上下文等）的认可，也有对其与旧模型比较、不与某些模型对比基准、非本地版本、价格较高等方面的质疑和不满。

主要观点

  1. 👍 Codestral 25.01的比较表未包含Qwen 2.5 coder很奇怪。
    • 支持理由：从正常的模型对比角度看，遗漏重要模型很不寻常。
    • 反对声音：Codestral 25.01可能早于Qwen 2.5准备好所以未对比。
  2. 🔥 Mistral若总是与旧模型比较难以盈利。
    • 正方观点：总是与旧模型比较无法体现自身先进性，难以吸引用户付费。
    • 反方观点：未提及。
  3. 💡 Codestral 25.01只有API没有本地版本。
    • 解释：部分用户指出这限制了使用场景。
  4. 👍 没有与DeepSeek V3做基准比较的Codestral 25.01模型不值得关注。
    • 支持理由：对比是衡量模型价值的重要方式。
    • 反对声音：两者类型不同，可能不适合比较。
  5. 🔥 qwen coder未分享全部评估内容。
    • 正方观点：这导致无法全面了解其性能，难以准确对比。
    • 反方观点：未提及。

金句与有趣评论

  1. “😂 AdamDhahabi：They haven’t put Qwen 2.5 coder in their comparison tables, how strange is that.”
    • 亮点：直接指出对比表中缺少Qwen 2.5 coder的奇怪之处。
  2. “🤔 DinoAmino：And they compare to ancient codellama 70B lol. I think we know what’s up when comparisons are this selective.”
    • 亮点：质疑其选择性比较的意图。
  3. “👀 AppearanceHeavy6724：Qwen 2.5 is so bad they were embarassed to bring it up /s.”
    • 亮点：以一种调侃的方式表达对未对比Qwen 2.5的看法。
  4. “😂 API only, not local 。”
    • 亮点：简洁指出Codestral 25.01的使用限制。
  5. “🤔 I think they are probably too small to just keep VC money rolling in, probably under a lot of pressure to generate revenue or something.”
    • 亮点：对Mistral可能面临的营收压力进行推测。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面评价，如对Codestral 25.01某些特性（如较大语境、速度快、适合tab自动补全）的认可，也有较多负面评价，如对其与旧模型比较、缺乏本地版本、价格较高等方面的不满。主要分歧点在于Codestral 25.01的商业策略（如API使用、与其他模型对比）以及技术性能（与其他模型相比的优劣）方面。可能的原因是不同用户从不同角度（如开发者、使用者、投资者等）看待Codestral 25.01，并且对不同的特性重视程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型与现有模型的比较标准、模型的商业运营模式创新。
  • 潜在影响：可能影响相关AI模型开发者在对比基准选择、商业运营方面的决策，也可能影响用户对模型的选择倾向。

详细内容：

标题：关于 Codestral 25.01 模型的热门讨论

近日，Reddit 上关于 Codestral 25.01 模型的讨论十分热烈。该帖子https://mistral.ai/news/codestral-2501/引发了众多用户的关注和热议，点赞数和评论数众多。

讨论主要围绕着该模型的性能、与其他模型的比较、开放程度、价格等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面，用户们提出了多种看法。有人指出他们未将 Qwen 2.5 编码器放入比较表格中，这一选择性比较让人感到奇怪。还有用户认为 Qwen 2.5 表现太差所以没被提及。也有人探讨能否在 VS Code 中使用 Qwen 2.5 编码器进行自动补全。

关于该模型的比较对象，有人觉得将其与古老的模型进行对比不够合理。有用户分享道：“作为一名在相关领域探索的人，我亲身经历了模型的快速更新。以往一些官方模型发布时总是拒绝与 Qwen 2.5 进行比较，这让人怀疑是因为 Qwen 2.5 更出色。”

对于模型的开放程度，有用户表示这是其首次放弃开源，还有用户认为小模型如果不开放本地使用，就失去了其优势。

在价格方面，用户将 Codestral 25.01 与其他模型进行了对比，如 Llama-3.3-70B、Qwen2.5-Coder-32B 、DeepSeek-V3 等，认为其价格较高，可能难以被市场接受。

同时，也有用户对模型的一些优点表示认可，如较大的上下文窗口、较快的速度等。

总的来说，关于 Codestral 25.01 模型的讨论展现了用户们对其的复杂态度和多样看法，究竟它在未来会有怎样的表现，还需进一步观察。