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讨论总结

原帖指出单张3090运行的开源模型在多数基准测试中表现优于几个月前的超专有闭源先进模型。评论中有人质疑开源模型能否击败Claude，理由是24GB VRAM不够，也有人以自己使用相关模型的经验为依据。还有关于模型性能评估方面的讨论，有人认为编码分数意义重大，也有人指出模型在实际使用中可能达不到测试集表现出的效果，另外还有人提到开源模型存在上下文窗口等交互限制的问题。整体氛围以理性讨论为主。

主要观点

  1. 👍 [单张3090运行的开源模型在多数基准测试中表现优于闭源模型]
    • 支持理由：[原帖给出的事实依据]
    • 反对声音：[有评论质疑在与Claude对比时的结果]
  2. 🔥 [对单张3090运行的模型能否击败Claude持怀疑态度]
    • 正方观点：[24GB VRAM不足以击败Claude，且有使用经验]
    • 反方观点：[模型发展进步快，现在不行不代表以后不行]
  3. 💡 [模型在测试集上表现虽好，但测试集可能存在局限性]
    • [举例说明测试集未包含的情况会影响对模型的评估]
  4. 💡 [上下文窗口是影响交互的大问题]
    • [如在LMStudio中体现出的交互限制]
  5. 💡 [架构和训练数据在一定程度上比模型大小更重要]
    • [从模型性能的多方面因素进行分析]

金句与有趣评论

  1. “😂 Holy fuck that coding score changes everything”
    • 亮点：[表达对编码分数意义的强烈感受]
  2. “🤔 I do NOT care what these benchmarks are trying to push, it is currently impossible to beat claude (even the old version) with 24 GB of VRAM.”
    • 亮点：[强烈表达对开源模型能否击败Claude的怀疑]
  3. “👀 But they did so well on the benchmarks that they totally didn’t include in their test sets 🥲”
    • 亮点：[幽默地指出测试集可能存在的问题]
  4. “🤔 Progress progresses bro. 3.5 sonnet is getting old, I don’t think it’s been practically overtaken yet by this distillation, but your comment is gonna sound like a shit post in 6 months”
    • 亮点：[对模型发展趋势的一种前瞻性看法]
  5. “😉 Context window is big problem, you can barely chat with 2 responses, specially cause reasoning is also fed back into the context (My experience is through LMStudio).”
    • 亮点：[阐述上下文窗口问题的具体表现]

情感分析

[总体情感倾向为中性，主要分歧点在于开源模型是否真的如原帖所说性能优于闭源模型（如Claude），可能的原因是大家对模型性能的评估标准不同，有的人关注VRAM大小，有的人关注模型发展趋势、架构、训练数据以及测试集的局限性等方面]

趋势与预测

  • 新兴话题：[模型架构和训练数据对性能的影响可能会引发后续更多讨论]
  • 潜在影响：[如果更多人关注到模型架构和训练数据的重要性，可能会影响模型开发者在这方面的投入和优化方向]

详细内容：

标题：开源模型在基准测试中的出色表现引发热议

在 Reddit 上，有一篇关于开源模型在基准测试中表现的帖子引发了广泛关注。该帖子称，一个能在单个 3090 上运行的开源模型在大多数基准测试中的表现远远优于几个月前的超专有闭源先进模型。此帖获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在模型的性能、功能以及未来发展等方面。核心问题在于这种开源模型的优势能否持续，以及其是否真的能够超越现有的闭源模型。

讨论焦点与观点分析： 有人指出，“Context window 是个大问题，跟它聊天只能得到两个回复，特别是因为推理也被反馈到上下文中（我的经验来自 LMStudio）。对于复杂问题，它只能给出一个回复。” 还有人认为，“关于推理反馈这一点说得不错。应该在某个时候，也许已经能够自动过滤掉它，因为它用 进行了标记？” 有人提到，“考虑到这些模型的运行方式，在某个时候可能需要强制生成思考令牌。在上下文中经过一定数量的回复而没有令牌时，模型可能会完全忽略它。”

有人提出有趣的想法，比如“我喜欢之前有人在这里提到的新奇想法：‘推理’发展成自己的令牌高效语言。”也有人认为，“等着看 RWKV 团队怎么处理它。他们采用强大的 Qwen 模型，直接移植 MLP，并微调 RWKV 的递归机制来近似 Qwen 中使用的注意力，能得到相当不错的结果。而且递归模型没有上下文窗口。它们在几千个令牌后开始忘记东西，但不像变压器那样变慢或超出分布而崩溃。”

对于模型的比较和超越问题，有人表示，“你真的认为用单个 rtx3090 就能打败 claude 吗？你用过 claude 哪怕一次吗？24GB 的 VRAM 足够打败这样的模型吗？我不在乎这些基准测试想推动什么，目前用 24GB 的 VRAM 不可能打败 claude（甚至是旧版本）。（在你提问之前，是的，我用过所有能在 3090 上运行的 DeepSeek 模型，没有一个能在任何方面接近 claude）。” 但也有人认为，“你真的认为用 8Gb 的 VRAM 就能打败 llama 1 70b 吗？你用过 llama 70b 哪怕一次吗？进步是在推进的，兄弟。3.5 版本的 sonnet 正在过时，我不认为这个提炼目前已经实际超越了，但你的评论在 6 个月后听起来会像个糟糕的帖子。” 还有人觉得，“架构和训练数据在一定程度上可以说比模型大小更重要。我们总是能看到新模型超越更大的模型。肯定会不断努力压缩模型同时保持甚至提高能力。”

总之，这场讨论展示了人们对模型发展的不同看法和期待，既有对现有模型优势的坚持，也有对新模型潜力的期待。未来模型的发展究竟如何，让我们拭目以待。