原贴链接

应用主页：

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。推理速度与llama.cpp对比。https://i.redd.it/elrqgjh59afe1.gif

讨论总结

主题围绕阿里巴巴MNN团队开源的多模态安卓应用展开。大家主要讨论了该应用的性能（如速度比其他应用快、推理准确性等）、功能优势（多模态功能）、在不同设备（如OnePlus 12、iPhone等）上的运行情况、发布相关（如不在发布板块发布、应用商店可用性等）以及安全性等。总体氛围既有积极的惊叹与期待，也有质疑与疑惑。

主要观点

  1. 👍 该开源应用比其他类似应用速度快
    • 支持理由：有评论者称其比PocketPAL、MLC - LLM等更快。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 应用的多模态功能是一大优势
    • 正方观点：评论者惊叹其有此功能。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 OnePlus 12的大内存适合运行相关应用
    • 解释：16GB内存可满足运行需求。
  4. 💡 将应用与合适模型搭配可实现离线类似ChatGPT - 4o的效果
    • 解释：通过合适模型搭配可在离线状态下达到较好效果。
  5. 💡 中国产部分手机有较大内存
    • 解释：如提到有24GB内存的国产手机可运行应用。

金句与有趣评论

  1. “😂 Wow this is so good! Way faster than PocketPAL, MLC - LLM, etc. It even has multimodal!”
    • 亮点：直接表达对应用速度和多模态功能的惊叹。
  2. “🤔 This is a game changer for smart phone inference.”
    • 亮点：强调应用对智能手机推理的变革性意义。
  3. “👀 I would be in LLM heaven if we paired this app with a MoE model that fits in 16GB VRAM. We are close to having ChatGPT - 4o in our pockets offline folks!”
    • 亮点：畅想应用与模型搭配后的效果。

情感分析

总体情感倾向是混合的。既有正面的惊叹、期待（如对应用功能和性能的肯定），也有负面的疑惑、质疑（如对应用是否炒作过度、是否存在成本问题、推理准确性等的质疑）。主要分歧点在于对应用实际性能和表现的不同看法，可能是由于缺乏足够数据展示、不同人对功能需求和性能衡量标准不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：该应用是否会推出iOS版本以及在桌面端的应用情况。
  • 潜在影响：如果该应用在性能和安全性等方面得到优化，可能会改变人们对手机端多模态应用的使用习惯，也可能影响相关技术在不同平台的发展方向。

详细内容：

标题：阿里巴巴 MNN 团队开源多模态 Android 应用引发热烈讨论

最近，Reddit 上一则关于阿里巴巴 MNN 团队开源多模态 Android 应用的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖主要介绍了这款应用在 CPU 上运行速度极快，解码速度比 llama.cpp 快 2.3 倍，并提供了相关的应用主页链接和图片等信息。

帖子引发的主要讨论方向包括应用的性能优势、与其他类似应用的比较、在不同设备上的表现、是否支持多种模型格式、能否在桌面端使用以及数据安全等问题。

讨论焦点与观点分析： 有人称赞这款应用速度超快，远超 PocketPAL、MLC-LLM 等，甚至具备多模态功能，认为这是智能手机推理的变革者，有人还因为这个应用专门购买了特定手机。但也有人质疑应用的发布方式，比如为何不在发布区发布，还有人在使用时遇到无法离线使用等问题。

有人分享自己在 Termux 中使用其 repo 的经历。有人认为如果它比 llama.cpp 好很多，应该会有持续三个月的热度，但原帖未提供图表和数据对比，让人怀疑。有人指出 Llama.cpp 专注于苹果 M 芯片，而 MNN-LLM 在某些方面存在错误，比如演员角色。

有人好奇如何在终端使用，也有人关心是否有适用于 Windows 的版本以及能否在特定处理器的设备上使用。还有人探讨了其对功率使用的影响，以及能否加载外部模型等。

有人认为这是一款很棒的应用，但对个人数据安全表示担忧，也有人认为开源且本地运行就足够让人放心。

目前来看，对于这款应用，大家观点不一。有人对其充满期待，也有人提出了各种疑问和担忧。但无论如何，这款应用的出现都为相关领域带来了新的话题和思考。