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嘿，大家好。只是想分享一些我们一直在做的有趣测试结果。对于那些关注我们基准测试（可在https://liveideabench.com/获取）的人，以下是我们的发现：o3 - mini的表现和预期差不多，在科学创新方面表现不佳，这是合理的，因为较小的模型在小众科学知识方面存在困难。但这里有个惊人的发现：mistral - small - 3在科学创新方面与gemini - 2.0 - flash - 001不相上下！理论：Mistral在预训练数据覆盖方面一定做对了一些事情，特别是在科学领域。这与我们在mistral - large2（仅次于qwq - 32b - preview）中看到的情况相符。完整结果将在几天后公布在排行榜上。我想这可能对任何关注模型能力的人都有用。

讨论总结

原帖分享了Mistral - Small 3在科学创新方面与Gemini 2.0 Flash相当的测试结果。评论者从多个角度展开讨论，有评论者对比了Gemini Flash和Mistral 3在文学创作方面的能力，指出Mistral 3散文水平差且全面倾向于STEM领域；也有评论者基于Mistral - Small 3的表现对Mistral - Large 3抱有期待；还有评论者分享了Mistral 24B在不同平台的运行情况，表达了寻找与它搭配小模型的想法并指出其他模型的分词器问题；也有人认可原帖结果并提及Mistral Small 3增加推理能力会更强大，整体氛围积极，各抒己见。

主要观点

  1. 👍 Gemini flash是优秀的小说创作者，Mistral 3的散文水平较差。
    • 支持理由：评论者直接表述了两者的水平差异。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral - Small 3在科学创新方面表现与Gemini - 2.0 - Flash相当可能是预训练数据覆盖较好，尤其是在科学领域。
    • 正方观点：原帖中提到Mistral - large2的表现推测出Mistral在预训练数据覆盖方面的优势。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Mistral - Small 3若增加推理能力会变得强大。
    • 解释：原帖结果表明其在科学创新方面有潜力，若增加推理能力将如虎添翼。

金句与有趣评论

  1. “😂 Gemini flash though is absolutely fantastic fiction writer; Mistral 3’s prose is stiff GPT - 3 level crap.”
    • 亮点：形象地对比了Gemini flash和Mistral 3在文学创作方面的能力。
  2. “🤔 That put good hopes on upcoming Large 3”
    • 亮点：表达了对Mistral - Large 3的期待，基于Mistral - Small 3的表现。
  3. “👀 我对mistral 24B印象深刻，它在ooba上生成乱码，但在LM Studio上运行良好（不过在我的电脑上很慢）。”
    • 亮点：详细描述了mistral 24B在不同平台的运行情况。

情感分析

总体情感倾向积极，大部分评论者认可原帖中Mistral - Small 3在科学创新方面的表现，或者基于此表现对其他相关模型抱有期待。主要分歧点较少，可能是因为原帖主题比较聚焦于测试结果，大家更多是在此基础上展开不同方向的讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral - Small 3增加推理能力后的发展。
  • 潜在影响：如果Mistral - Small 3在推理能力等方面得到提升，可能会对科学创新领域以及相关模型竞争格局产生影响。

详细内容：

《Mistral Small 3 与 Gemini 2.0 Flash 在科学创新方面的较量》

近日，Reddit 上一则关于模型能力对比的帖子引发了众多关注。该帖子主要分享了一些有趣的测试结果，点赞数众多，评论区也十分热闹。

原帖指出，o3-mini 在科学创新方面表现一般，而令人惊讶的是，mistral-small-3 在科学创新上与 gemini-2.0-flash-001 不相上下。原帖作者认为，Mistral 可能在预训练数据覆盖方面，特别是在科学领域做得很好。完整结果将在几天后在排行榜上公布。

在讨论中，主要观点纷呈。有人认为 Gemini flash 是出色的小说作家，而 Mistral 3 的行文像 GPT - 3 一样生硬。但也有人确认其效果很好，并分享了相关的提示。还有人提出对模型训练方式的疑问，比如究竟是指令调整的问题还是基础模型本身的训练侧重。

有人说 Flash Thinking 比普通的 Flash 更好，而有人则喜欢原本的 Flash。也有人尝试了各种微调版本，并分享了个人经历，比如有人尝试了 arli rpmax 1.4，认为它存在问题，还有人尝试了其他版本，觉得效果还不错。

此外，有人对即将推出的 Large 3 寄予厚望，也有人认为如果给 Mistral Small 3 增加推理能力，它会变得更强大。

此次讨论的核心争议点在于对不同模型在不同领域表现的评价，以及对模型优化方向的看法。

在这些观点中，特别有见地的是对模型训练和应用场景的深入思考，这丰富了整个讨论，让人们对模型的发展有了更多的期待和思考。

总体来看，这次关于模型的讨论展现了大家对技术发展的密切关注和深入探讨。