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该帖子仅提供了一个链接https://mistral.ai/news/codestral-2501/,没有可翻译的具体内容

讨论总结

本次讨论主要围绕Codestral 25.01展开,包括它与其他模型(如Qwen)的比较、商业运营模式、在本地部署的情况、模型性能、价格等方面。参与者从不同角度发表观点,既有对Codestral 25.01的肯定,也有很多质疑和不满的声音,整体氛围较为复杂。

主要观点

  1. 👍 Codestral 25.01的比较表中未包含Qwen 2.5 coder很奇怪。
    • 支持理由:在众多模型比较中,遗漏Qwen 2.5 coder这个重要对象不合理。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 Codestral 25.01只有API没有本地版本,且只比Codestral - 2405 22B略好,与SOTA无法相比。
    • 正方观点:从技术能力和部署方式来看确实存在局限。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 Mistral若总是与旧模型比较难以盈利。
    • 解释:总是对比旧模型不利于吸引更多关注和资金,难以在竞争中盈利。
  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:缺少基准比较难以判断其优势。
    • 反对声音:模型类型不同可能不应做比较。
  5. 🔥 Mistral在Codestral 25.01版本放弃开源并非首次。
    • 正方观点:指出事实情况。
    • 反方观点:无。

金句与有趣评论

  1. “😂 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Codestral 25.01未与Qwen 2.5对比的看法。
  2. “🤔 Mistral started out so well out of the gate with the release of Mistral 7b V1, but the past year its seems to be losing ground.”
    • 亮点:对Mistral发展历程的一种总结和感慨。
  3. “👀 API only, not local 。”
    • 亮点:简洁地指出Codestral 25.01的部署限制。
  4. “😂 I get they need to make money but damn I kinda hate this.”
    • 亮点:表达对Codestral 25.01盈利模式影响用户体验的不满。
  5. “🤔 I just hope Mistral will continue to release open weight model periodically, but I guess only time will tell.”
    • 亮点:对Mistral未来发布开源模型的期待。

情感分析

总体情感倾向较为负面。主要分歧点在于Codestral 25.01与其他模型比较的合理性、其商业运营模式(如是否开源、独家部署等)以及技术性能(如与SOTA的差距)等方面。可能的原因是用户对AI模型有不同的期望,包括性能、成本、使用方式等方面的考量。

趋势与预测

  • 新兴话题:新的AI模型与现有模型比较时应遵循怎样的标准,如何平衡商业盈利与用户体验。
  • 潜在影响:对Mistral公司的发展方向可能产生影响,促使其重新审视商业策略;也可能影响用户对类似AI模型的选择标准。

详细内容:

标题:Reddit 热议 Mistral 新发布的 Codestral 25.01 模型

Mistral 新推出的 Codestral 25.01 模型在 Reddit 上引发了热烈讨论,该帖子获得了众多关注,评论数众多。原帖主要内容为对 Codestral 25.01 模型的介绍,并附上了相关新闻链接https://mistral.ai/news/codestral-2501/。讨论的主要方向集中在该模型与其他模型的比较、是否开源、价格和性能等方面。文章将要探讨的核心问题是 Codestral 25.01 模型在众多竞争模型中的优势和不足,以及它在市场中的前景。

在讨论焦点与观点分析方面,有人指出他们对该模型没有将 Qwen 2.5 编码器纳入比较表感到奇怪。还有用户认为与古老的 codellama 70B 进行比较显得很有选择性。有人觉得 Qwen 2.5 很差,不好意思被提及。也有人询问能否在 VS Code 中使用 Qwen 2.5 编码器进行自动补全,并提供了相关链接https://github.com/QwenLM/Qwen2.5-Coder?tab=readme-ov-file#3-file-level-code-completion-fill-in-the-middle

有用户认为该模型在 1 月初发布,但其宣传材料中对“今年早些时候”的引用发生在 2024 年,可能是在 Qwen 2.5 之前准备的,只是发布延迟到假期之后。有人觉得很多官方模型发布公告都拒绝与 Qwen 2.5 进行比较,怀疑是因为 Qwen 2.5 更好。

关于模型的性能和价格,有用户表示 API 模式下,Codestral-2501 的输入和输出成本分别为$0.3 和$0.9 每百万个令牌,相比之下,Qwen2.5-Coder-32B 和 DeepSeek-V3 更具价格优势。有人分享自己运行模型的经历,如使用 3 个 3090 显卡能达到一定的性能。也有用户在使用 Codestral 25.01 模型执行任务时出现了故障,认为 Qwen 2.5 编码器表现更好。

在开源和部署方面,有人指出这是他们首次放弃开源,有人质疑 3B 模型如果不开源的意义,也有人期待 Mistral 未来能继续发布开源权重模型。还有人对其仅通过 API 提供服务且价格较高表示不满。

讨论中的共识是对模型的开源情况和与其他模型的比较透明度存在质疑。特别有见地的观点如有人认为 Mistral 应该考虑更灵活的商业模式,如按收入的一定比例向第三方托管服务收费并允许使用其模型。

总的来说,Reddit 上对 Mistral 新发布的 Codestral 25.01 模型的讨论充满了各种观点和质疑,反映了大家对人工智能模型发展的关注和期待。