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你认为在数学/编码/视觉/通用智能或其他方面最令人震惊的会是哪些模型？

讨论总结

该讨论围绕2025年在数学、编码、视觉、通用智能等领域令人兴奋的模型展开。众多用户纷纷表达了自己的期待，提到了各种各样的模型，包括Llama - 4、DeepSeek系列、Gemma 3、Mistral等。同时也涉及到模型的一些特性，如多模态、开源、是否具有特定功能等，还提到了与模型相关的技术发展、硬件适配以及市场情况等内容，整体氛围积极，大家都对未来的模型发展充满期待😉

主要观点

  1. 👍 对适配Nvidia DIGITS的MoE模型感到期待
    • 支持理由：希望能有适配该平台且参数规模合适的模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 看好Deepseek在多个领域的发展成果
    • 正方观点：认为Deepseek在数学、编码等多领域可能有惊人表现
    • 反方观点：无
  3. 💡 期待一个超大模型（如参数达2T的模型）
    • 解释：认为超大模型可能在各方面有更强大的能力
  4. 👍 对Gemma 3的期待
    • 支持理由：其训练数据集可能使它表现出色
    • 反对声音：无
  5. 🔥 期待Mistral相关模型
    • 正方观点：Mistral的模型在功能调用等方面有优势且可能会发展得更好
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 StevenSamAI：Anyone who puts out a solid MoE model that will happily fit into Nvidia DIGITS, with plenty of space for context. \~100B”
    • 亮点：明确提出对适配Nvidia DIGITS的MoE模型的期待参数
  2. “🤔 brouzaway: Literally anything from deepseek”
    • 亮点：简洁表达对Deepseek的全面看好
  3. “👀 jd_3d：Thinking about it, NVIDIA could probably train the perfect MoE LLM for DIGITS just to sell more of them.”
    • 亮点：提出NVIDIA可能为销售更多DIGITS而训练模型的观点
  4. “😂 No - Refrigerator - 1672：A vision - capable MoE. Most of open models released resently are text only, so it limits usecases for everyday neccesities, while MoE is a way to get fast inference for old and cheap GPUs.”
    • 亮点：指出视觉能力的MoE的价值，以及现有开放模型为文本模型的局限
  5. “🤔 Large_Solid7320：I’m really rooting for them, but usually not using any high - quality private data (no Elsevier, no Springer) translates into "no chance"…:/”
    • 亮点：对OpenEuroLLm表示支持的同时，提出数据资源可能影响其成功的观点

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在表达对2025年模型的期待。主要分歧点较少，不过在个别模型的发展前景上可能存在不同看法，例如对OpenEuroLLm是否能成功的观点有所不同。可能的原因是大家基于自己的知识、经验以及对不同技术公司的了解来做出判断。

趋势与预测

  • 新兴话题：像字节潜在变换器这种虽然有些可怕但部分形式不可避免的技术可能会引发后续讨论；对小模型的蒸馏、微调或合并的关注可能也会引发更多探讨。
  • 潜在影响：这些模型如果发展良好，可能会对人工智能相关领域如数学、编码、视觉处理等产生推动作用，也可能会影响到市场上的硬件销售、软件使用等情况，比如更好的模型可能需要更高性能的硬件支持。

详细内容：

标题：2025 年哪些模型令人期待？

在 Reddit 上，一则题为“Which models are you most excited about for 2025?”的帖子引发了热烈讨论。该帖主要探讨了 2025 年在数学、编码、视觉、通用智能等领域中可能出现令人惊喜的模型，获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点集中在各种可能的模型上。有人期待 NVIDIA 能推出适配 DIGITS 的优质 MoE 模型；有人认为即将推出的 Gemma 3 值得期待；还有人提到诸如 LLaMa 4、Qwen 3 等模型。

有用户分享道：“作为一名在技术领域深耕多年的从业者，我认为 NVIDIA 很有可能为 DIGITS 训练出完美的 MoE 语言模型以促进销售，他们可以推出两种规格，一种适配单个 DIGIT，一种适配 2 个。花费 500 万美元用于训练，通过多销售几千个 DITIGTS 就能轻松回本。”

也有用户表示：“我期待的是 DIGITS 能有更好的带宽……时间会证明一切。”

对于模型的期待呈现出多样性。有人期待中型的 MOE 模型，如 14x8b；有人希望出现具有至少某种多模态能力的约 30B 规模的新 SOTA 模型；有人期待具有更好的集成功能的模型，能轻松处理网络搜索和文档。

同时，讨论中也存在不同的声音。有人担心无法获取 Digits，认为其可能像产品首发加黄牛炒作一样，价格会很高。

总之，Reddit 上关于 2025 年令人期待的模型的讨论丰富多样，反映了大家对未来技术发展的关注和期待。