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这是唯一一个能在普通机器上本地运行的真正好的模型。我正在我的36GB内存的M3设备上运行它，它每秒18个令牌（TPS）的速度下性能非常好。它在日常使用中能精确回应一切，对我的服务和ChatGPT一样好。我第一次看到本地模型能真正给出令人满意的结果。其他人也这么认为吗？

讨论总结

原帖认为Mistral - small - 24b - instruct - 2501是有史以来最好的模型，能在普通机器上本地运行且性能出色。评论者们从多个角度展开讨论，包括与其他模型的比较、在不同任务（如角色扮演、编码、小说创作等）中的表现、运行所需的硬件条件、量化方式、微调等，观点有赞同也有反对，整体讨论比较丰富多样。

主要观点

  1. 👍 Mistral - small - 24b - instruct - 2501是不错的模型，在本地运行方面有优势。
    • 支持理由：在普通机器（如M3 36GB）上能以较好的速度（18 TPS）运行，日常使用应答精准，可作为gpt - 4o - mini的替代品。
    • 反对声音：有部分用户表示在某些场景（如角色扮演、编码）下表现不佳。
  2. 🔥 Mistral - small - 24b - instruct - 2501在平衡速度和智能方面表现最佳。
    • 正方观点：相比70b模型在纯智能方面的优势，该模型在速度和智能的平衡上更胜一筹。
    • 反方观点：有用户认为它在一些任务（如复杂的小说创作）中的智能表现不够好。
  3. 💡 中型模型还有很大的改进空间。
    • 解释：以Mistral - small - 24b - instruct - 2501为例，它的表现说明中型模型如果改进可能会有更好的效果，如想象Qwen3 32b改进后的强大之处。
  4. 🤔 不同模型在不同任务中有不同表现，各有优劣。
    • 解释：如在创建包含空气 - 空气热泵相关内容的表格任务中，不同模型的表现各有好坏，mistral - small:24b - instruct - 2501 - q4_K_M结果相对较好；而在角色扮演任务中，有些用户认为旧的MS2 22b和Nemo 12b更好。
  5. 😕 模型的量化方式会影响其性能表现。
    • 解释：不同量化程度的Mistral（如FP16、FP6、FP4）与Phi - 4（如fp16、Q4）在处理任务时的每秒令牌数、是否可玩、是否产生幻觉、是否有语法错误等情况不同，量化会影响向量精度从而影响模型表现。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ve found it to be horrendous for RP sadly.”
    • 亮点：直接表达对Mistral - small - 24b - instruct - 2501模型在角色扮演方面的负面评价。
  2. “🤔 Everything I read on social media these days, I automatically add "for me" at the end.”
    • 亮点：提醒在评价模型时要考虑个人使用场景和主观因素。
  3. “👀 Mistral is objectively faster and subjectively better at programming than R1 Distilled, which can be annoyingly didactic.”
    • 亮点：形象地对比了Mistral和R1 Distilled在编程方面的表现。
  4. “😎 I’m downloading this to check out as well”
    • 亮点：表明虽然知道其他模型有潜力，但还是愿意尝试被原帖称赞的Mistral - small - 24b - instruct - 2501模型。
  5. “🤨 Have you compared it to the 32b Qwen?”
    • 亮点：对原帖中提到的最好模型提出比较疑问，关注32b Qwen与原帖模型之间的关系。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面的情感，也有负面的情感。主要分歧点在于Mistral - small - 24b - instruct - 2501是否是最好的模型以及它在不同任务中的表现。正面情感的原因是该模型在一些用户的本地运行中确实表现不错，能满足日常使用需求；负面情感则源于部分用户在特定任务（如编码、角色扮演等）中发现它存在不足，或者认为还有其他更好的模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型在不同硬件设备（如特定GPU、Mac不同版本等）上的优化和适配的讨论，以及对模型进行微调以满足特定需求的探索。
  • 潜在影响：如果模型在本地运行的性能不断提升，可能会促使更多普通用户选择本地模型，减少对大型在线模型（如ChatGPT）的依赖；同时也可能推动模型开发者进一步优化中型模型的性能。

详细内容：

标题：关于 Mistral-Small-24B-Instruct-2501 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“mistral-small-24b-instruct-2501 是有史以来最好的模型”的帖子引发了热烈讨论。该帖子称此模型在普通机器上运行良好，在 M3 36GB 上表现出色，每秒能处理 18 个令牌，日常使用中对各种问题的响应准确，堪比 ChatGPT。此帖获得了众多关注，引发了大量评论。

讨论焦点主要集中在该模型与其他模型的比较，如与 Qwen 系列、Llama 系列、DeepSeek 系列等的性能差异。有人认为它在某些方面表现出色，比如平衡速度和智能，是一款“70b 轻量版”模型；但也有人觉得在特定任务或特定指标上，其他模型更胜一筹。

例如，有用户表示在处理复杂编程任务时，Mistral 比 R1 Distilled 更快更好；而在生成英语文本方面，DeepSeek Distilled 更出色。还有用户指出 Mistral 在多轮交互中稳定性存在问题，以及在某些语言的处理能力上的表现。

也有用户分享了个人使用该模型的经历，如用于代码编写、翻译书籍、角色扮演等，不同用户对其在这些任务中的表现评价不一。有人称赞其表现出色，也有人认为它存在不足。

关于该模型的量化方式和硬件需求，大家也进行了深入探讨。不同的量化方式会影响模型的性能和对硬件资源的需求，用户们交流了各自在不同硬件配置下的使用经验。

总之，关于 Mistral-Small-24B-Instruct-2501 模型的讨论展现了其多样化的特点和优势，同时也揭示了可能存在的一些局限性，为用户提供了丰富的参考和思考。