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讨论总结

这是一个关于Mistral即将推出的推理模型的讨论。参与者大多表达了对该模型的期待,有人提到Mistral回归Apache 2.0许可让人兴奋,也有人对模型推出的时间进行了推测,同时还涉及到模型可能的训练方式、性能表现、与其他模型的对比等内容,整体氛围积极,大家对新模型充满了希望。

主要观点

  1. 👍 对Mistral回归Apache 2.0许可感到兴奋
    • 支持理由:未提及具体理由,可能是Apache 2.0许可对使用者有更多好处
    • 反对声音:无
  2. 🔥 期待Apache许可的Mistral Large 123B推理器
    • 正方观点:希望Mistral推出这样的模型,看好其潜力
    • 反方观点:无
  3. 💡 认为Deepseek中小规模推理器表现令人印象深刻
    • 解释:未提及具体原因,但对Deepseek推理器的表现给予肯定
  4. 💡 期望将特定微调应用于123B参数模型能有好效果
    • 解释:相信能在消费级GPU上以可接受速度接近最先进技术水平的质量
  5. 💡 低于14b的模型在推理方面不能有任何缺失
    • 解释:根据Deepseek在羊驼模型上的表现得出结论

金句与有趣评论

  1. “😂 This plus Mistral’s commitment to moving back to Apache 2.0 licensing has me really excited.”
    • 亮点:直接表达对Mistral回归Apache 2.0许可的兴奋之情
  2. “🤔 The recent Deepseek small - medium sized reasoners are extremely impressive as is.”
    • 亮点:肯定了Deepseek中小规模推理器的表现
  3. “👀 With that same finetuning applied to a 123B parameter model we could truly have damn near SOTA quality running on a few consumer GPUs at acceptable speed”
    • 亮点:对123B参数模型微调后的效果做出乐观预期
  4. “😂 Gimme 7b reasoning and we good”
    • 亮点:简单直白地表达对7b推理模型的需求
  5. “🤔 I almost exclusively use Mistral large and was hoping an upgrade would be coming soon …..yessssss!”
    • 亮点:体现出对Mistral large升级版本的急切盼望

情感分析

总体情感倾向为积极,大家对Mistral即将推出的推理模型充满期待。主要分歧点较少,个别涉及到模型大小与推理能力关系时有不同看法。可能的原因是大家都看好Mistral在推理模型方面的发展,关注点更多在模型的优势和潜力上。

趋势与预测

  • 新兴话题:对模型命名的预测(如Thinkstral)可能引发后续讨论。
  • 潜在影响:如果Mistral的推理模型如预期推出且表现良好,可能会对人工智能推理模型领域产生推动作用,促使更多类似的研究和开发。

详细内容:

《对 Mistral 即将推出的推理模型的期待与热议》

在 Reddit 上,一个关于“ What to expect from Mistral’s upcoming reasoning models? ”的帖子引发了众多关注,获得了大量的点赞和评论。帖子主要探讨了对 Mistral 即将推出的推理模型的种种猜测和期待。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面:

有人表示对 Mistral 回到 Apache 2.0 授权感到兴奋,并期待 Apache 授权的大型 123B 推理模型。有用户认为近期 Deepseek 中小型推理模型相当出色,若将同样的微调应用于 123B 参数模型,有望在消费者 GPU 上以可接受的速度达到近乎最先进的质量。

有人希望能有 7b 推理模型就满足了,但也有人指出 Deepseek 将推理模型提炼为 7b 模型的尝试效果不佳,认为对于小于 14b 的模型,添加推理和特殊用途的微调是目前最佳选择。

有用户特别提到了 HuatuoGPT - o1 - 7B/8B 是一个很好的小型医疗推理模型。

还有人期待 Mistral 能发布新的 MoE 模型,或是类似于带有Coconut的新 Mixtral。

有人分享自己的经历,称几乎只使用 Mistral large,并期待其尽快升级。也有人表示在处理不同任务时对不同模型的使用经验,比如在不需要视觉且处理高复杂性问题时,会先使用 R1 分析和分解任务,然后用 Large 来完成,认为若在类似 Mistral Large 或 Pixtral Large 的模型中内置推理功能会更高效。

有人认为希望新模型在给出答案前先进行推理,也有人希望不要所有模型都具备“思考”功能,或者至少发布非“思考”变体,同时探讨能否让“思考”更高效。

有人觉得 Mistral 模型可能与竞争对手类似,但可能在“审查”方面有所不同,且认为其回答更坚定、不模糊。

有人预测新模型可能会被称为 Thinkstral 。

在这场热烈的讨论中,大家对 Mistral 即将推出的推理模型充满了期待,同时也对其功能、性能和特点展开了深入的探讨和猜测。究竟 Mistral 的新模型会带来怎样的惊喜,让我们拭目以待。