我正在使用Mistral Small 3 24b - q6k模型,它有完整的32K上下文(Q8 KV缓存),并且还剩余1.6GB的显存。相比之下,Qwen2.5 32b Q4 KL的大小大致相同,但在显存即将耗尽之前,我只能将上下文设置为24K。
讨论总结
整个讨论围绕Mistral Small 3 24b模型展开。从模型的许可证、在消费级硬件上的适配性和潜力,到与Qwen2.5模型在效率、VRAM使用、并发请求处理等方面的比较,还涉及到模型的基准测试、上下文准确性、使用场景以及在特定微调方法下成为推理模型的期待等话题。多数评论者对Mistral Small 3 24b模型持有积极态度。
主要观点
- 👍 喜爱Mistral Small 3 24b的许可证
- 支持理由:未提及明确支持理由,可能是基于该许可证对模型发展的积极意义
- 反对声音:无
- 🔥 Mistral Small 3 24b比Qwen2.5 32b更经济
- 正方观点:32b比24b大33%,较小模型可处理更多并发请求且t/s更快
- 反方观点:对于爱好者在消费级GPU上使用,可能不太关心并发请求和高于人类阅读速度的t/s
- 💡 24b模型适合消费级硬件有很大潜力
- 解释:能很好地适配消费级硬件,有利于被爱好者采用,进而为Mistral带来价值
- 💡 Mistral Small 3 24b模型效率高
- 解释:在32K语境下,剩余1.6GB的VRAM,相比Qwen2.5 32b Q4 KL在24K语境下接近耗尽VRAM更高效
- 💡 若Mistral Small 3 24b模型采用DS - R1 RL方法微调,会成为很棒的推理模型
- 解释:与其他模型在VRAM使用上对比有优势,采用该方法微调可提升推理能力
金句与有趣评论
- “😂 I love the license!”
- 亮点:简洁表达对模型许可证的喜爱。
- “🤔 24b has huge potential as it really fits comfortably into consumer hardware, which could also provide great adoption by hobbyists, which will hopefully bring value to Mistral and encourage them to keep adopting this license.”
- 亮点:阐述了24b模型适合消费级硬件、被爱好者采用以及对Mistral价值的关联。
- “👀 Mistral Small is just a more economical model overall.”
- 亮点:明确指出Mistral Small整体更经济的观点。
- “😂 And it’s Apache. Hallelujah!”
- 亮点:表达出对模型是Apache属性的兴奋赞许之情。
- “🤔 A smaller model means you can serve more concurrent requests and serve them faster in terms of t/s.”
- 亮点:解释了较小模型在并发请求和t/s方面的优势。
情感分析
总体情感倾向为积极。主要分歧点在于Mistral Small 3 24b模型与Qwen2.5模型比较时,在一些方面的优势是否对不同用户群体有实际意义,如并发请求和t/s对爱好者的意义。可能的原因是不同用户使用模型的场景和需求不同,关注的重点也有所差异。
趋势与预测
- 新兴话题:Mistral Small 3 24b模型采用DS - R1 RL方法微调后的推理表现。
- 潜在影响:如果该模型在特定微调后推理表现优秀,可能会影响其他类似模型的发展方向,也会吸引更多人使用该模型进行相关开发或应用。
详细内容:
《Mistral Small 3 24b 模型的效率引发 Reddit 热议》
在 Reddit 上,一篇关于 Mistral Small 3 24b 模型效率的帖子引起了众多关注。该帖子指出,使用具有 32K 完整上下文(Q8 KV 缓存)的 Mistral Small 3 24b-q6k 模型后,仍有 1.6GB 的 VRAM 剩余。相比之下,Qwen2.5 32b Q4 KL 大小相近,但在达到 24K 上下文时就接近 VRAM 耗尽。这篇帖子获得了大量的点赞和众多评论,引发了大家对该模型的深入讨论。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面:
有人认为 24b 具有巨大潜力,因其能很好地适配消费级硬件,有望受到爱好者的欢迎,这也可能为 Mistral 带来价值并鼓励其继续采用此许可。有人则在密切关注其蒸馏情况。还有人表示很快就会有 deepseek-r1-mistral-small-3-24B-distilled。
有人提出做一个 logits 蒸馏,可能会产生更好的结果。有人指出大多数人的 GPU 只有约 8GB ,通常只能舒适地处理 8b 模型。也有人说即使不关心最大上下文窗口的利用,较小的模型意味着可以处理更多并发请求并且处理速度更快。
有用户分享道:“我喜欢这个许可!”还有人认为 32b 比 24b 大 33%,Mistral Small 总体上是更经济的模型。
对于该模型的效率,有人认为 Mistral 由于层数较少而更高效,也有人表示怀疑。有人好奇这个模型适用于哪些用例,还有人提到可以将其用于聊天机器人。有人认为 32k 是一个不错的平衡点,也有人觉得其上下文窗口太低。
在讨论中,大家达成的共识是该模型在效率方面的表现确实值得探讨。一些独特的观点,如关于模型在不同硬件条件下的适配性以及对不同用例的适用性,丰富了讨论的内容。
总的来说,Reddit 上关于 Mistral Small 3 24b 模型效率的讨论十分热烈,大家从不同角度发表了自己的看法,为进一步了解该模型提供了多样的思路。
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