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昨天刚下载了iOS应用。下面是一个前沿模型都无法完成的查询。我本以为需要一个大型动作模型来执行，但LeChat表现很棒。‘以项目符号形式列出2025年格莱美年度最佳专辑提名的每张专辑。为每张专辑提供艺术家、专辑名称和Spotify上该专辑的https地址。请核实以确保Spotify地址正确。’这需要迭代操作……进行搜索以获取列表，然后为每张专辑正确检索Spotify链接。我尝试的其他前沿和开源模型在链接方面表现糟糕，有时它们会直接告诉我无法检索链接。你怎么看？显然这是LLM之外的工具，用于允许链接的迭代和验证。但既然使用聊天界面，期望更多前沿聊天应用做到这一点是否不合理？

讨论总结

原帖分享了LeChat by Mistral在处理包含迭代搜索与验证Spotify链接任务时表现优秀，远胜其他模型的经历，并提出对于前沿聊天功能的期待。评论者们从不同角度展开讨论，有人分享自己对Mistral的服务体验良好甚至考虑更换订阅，有人肯定Mistral模型的地位，也有人对Mistral的成果表示失望，还有人对LeChat任务处理能力背后的因素进行分析，涉及API重要性等，同时也出现了与其他模型的比较内容。

主要观点

  1. 👍 订阅测试服务后体验很好，可能会保留Mistral服务
    • 支持理由：享受测试过程，喜欢Mistral的文本风格且其搜索在网页用户界面方面处于领先
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mistral的模型比较好，在开源权重模型中处于前沿地位
    • 正方观点：Mixtral 8x7b和8x22B长期处于开源权重模型前沿
    • 反方观点：无
  3. 💡 在LeChat的表现中，除LLM外还有其他重要因素，API可能比单纯的可下载的LLM和开放权重更重要
    • 解释：以获取Spotify链接为例，LeChat进行多次搜索验证，能力超出单纯下载LLM范畴，可能与API有关
  4. 💡 对Mistral此次成果表示失望，在iOS版LeChat上使用原提示遇到连接错误
    • 解释：重新运行结果虽初看改善但链接无效且不知如何更改模型
  5. 💡 如果Mistral是闭源权重且仅能通过API或应用访问，在性能不如其他SOTA时，用户使用它的理由不多
    • 解释：用户会综合考量权重、访问方式和性能等因素选择模型

金句与有趣评论

  1. “😂 我为了测试订阅了相关服务，并且非常享受这个过程。”
    • 亮点：直观表达对服务体验的满意度。
  2. “🤔 Mistral’s models are pretty good.”
    • 亮点：简洁肯定Mistral模型。
  3. “👀 我真的希望Mistral能够成功，但作为用户如果它是闭源权重、仅能通过API/应用访问，并且仍然比不上其他SOTA，我看不到有很多使用它的理由。”
    • 亮点：从用户角度阐述选择Mistral的考量因素。
  4. “😎 Ahhhh… figures google did a perfect job.”
    • 亮点：对谷歌工作的评价，体现出在比较中的看法。
  5. “🤨 I havent used it too much but mistral stuff suprices sometimes.”
    • 亮点：表明Mistral产品有惊喜之处，尽管使用不多。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面评价如对Mistral服务体验良好、肯定模型地位等，也有负面评价如对Mistral成果失望。主要分歧点在于Mistral的实际表现和使用价值，可能的原因是不同用户基于自己的测试和使用场景得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：LeChat的代理在GAIA测试中的表现以及测试方式可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Mistral在性能和功能上不断优化或被证实存在不足，可能影响用户在人工智能模型选择上的倾向，进而影响相关市场格局。

详细内容：

标题：关于 LeChat by Mistral 的热门讨论

近日，在 Reddit 上有一则关于 LeChat by Mistral 的热门帖子引起了广泛关注。该帖子作者称昨日下载了其 iOS 应用，一个复杂的查询任务其他前沿模型无法完成，LeChat 却表现出色。此任务为“以项目符号形式列出 2025 年格莱美年度最佳专辑提名的每张专辑。为每张专辑提供艺术家、专辑名称和该专辑在 Spotify 上的网址。请核实确保 Spotify 地址正确。”这需要迭代搜索获取列表，并为每张专辑正确检索 Spotify 链接。帖子获得了众多点赞和大量评论，引发了热烈讨论。

在讨论中，各种观点层出不穷。有人分享道：“我订阅进行测试，真的很享受。我正在考虑取消 oAI pro 订阅，依靠 o3 mini 的 api 调用和开源解决方案进行深度研究。如果这样做，我可能会保留 Mistral。我真的喜欢它的文本风格，其搜索在网络用户界面中是最先进的。”还有人询问：“订阅测试，从哪里订阅？有 Mistral 开始的任何测试组吗？开源解决方案用于深度研究？”

有人认为：“Mistral 的模型相当不错。长期以来，它们在开放权重模型中处于前沿地位。”也有人探讨：“Mistral 大型 2 或 8x22b 哪一个在自然/情感智能方面更像‘人类’？我实际上对速度提升感兴趣，但前提是它们在这方面具有可比性。”

有人指出：“LLMs 不擅长直觉任务，它们主要擅长有人类输入的可验证的艰巨任务。”有人感叹：“重申一下，我觉得重要的远不止 LLM。因此，也许 API 变得比仅仅可下载的 LLm 和开放权重更重要，因为例如，这让我印象深刻，他们显然进行了八次单独搜索（即迭代）以获取有效的 Spotify 链接，更不用说他们如何实际验证链接是否正确。”

有人表示对 Mistral 感到失望，“使用了帖子中的精确提示，但结果不好。”但也有人回应：“奇怪。您使用的是 Le Chat 最新的移动应用吗？思考 4.7 秒很有趣……不确定是否是深度模型。”

有人认为：“我真的希望 Mistral 能取得成功，但作为用户，如果它是封闭权重，只有 API/应用访问，并且仍然输给其他最先进的模型，我看不到使用它的太多理由。”但也有人反驳：“它不是封闭权重。”

总之，关于 LeChat by Mistral 的讨论呈现出多样性和复杂性。有人对其充满期待，有人则持保留态度。但无论如何，这些讨论都为我们更全面地了解这款产品提供了丰富的视角。