原贴链接

该内容为一个MoonshotAI相关的GitHub链接：https://github.com/MoonshotAI/MoBA，无更多实质内容可翻译。

讨论总结

这个讨论主要围绕MoonshotAI发布的10m混合块注意力长上下文大型语言模型（MoBA）展开。话题涉及模型运行所需的显存等技术需求、不同模型在基准测试下的成果报告、MoonshotAI发布的是新算法而非新模型的澄清、对Minimax被忽视的疑惑以及对MoBA本地运行可行性的疑问等，评论者既有质疑也有积极关注的态度。

主要观点

  1. 👍 长上下文大型语言模型运行需要大量显存。
    • 支持理由：运行完整上下文需要10万亿GB的显存点明了显存需求巨大。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 质疑公司在有基准测试时仍只报告少量成果。
    • 正方观点：存在像NoLiMa这样的基准测试，但公司只报告少量成果。
    • 反方观点：NoLiMa较新且论文中有其他基准。
  3. 💡 此次发布不是新模型，而是一种新的注意力算法。
    • 解释：以Llama 3.1 8B为例说明新算法可取代Flash Attention。
  4. 💡 对Minimax被忽视表示疑惑。
    • 解释：其有4m的上下文长度却被忽视。
  5. 💡 认为Minimax被忽视的原因与许可证、运行困难、其他模型情况有关。
    • 解释：通过对Minimax的分析得出被忽视的可能原因。

金句与有趣评论

  1. “😂 10 trillion gb of vram required for full context”
    • 亮点：直观地指出长上下文大型语言模型运行对显存的巨大需求。
  2. “🤔 jd_3d：Why do these companies still only report needle in a haystack results when there’s benchmarks like NoLiMa?”
    • 亮点：提出对公司报告成果的质疑，引发深入讨论。
  3. “👀 Note that this is not a new model, it’s a new attention algorithm that replaces flash attention.”
    • 亮点：对MoonshotAI发布内容的本质进行澄清。
  4. “😉 为什么大家都忽视了Minimax及其4m的上下文长度。”
    • 亮点：对Minimax被忽视提出疑问，引起对该模型的关注。
  5. “👍 Sweet. I’ll check it out”
    • 亮点：表达对MoonshotAI发布内容的积极态度。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有质疑和疑惑等中性偏负面的情绪，如对公司报告成果的质疑、对模型被忽视的疑惑以及对本地运行可行性的不确定；也有积极的态度，如对MoonshotAI发布内容表示感兴趣想去查看。主要分歧点在于对模型成果报告的看法以及对某些模型被忽视原因的不同观点，可能的原因是大家从不同角度（如技术、商业、应用等）看待这些问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Minimax模型性能与资源需求的进一步探究。
  • 潜在影响：如果对模型运行资源需求的讨论增多，可能会影响相关模型在不同硬件条件下的应用和推广。

详细内容：

《关于 MoonshotAI 新成果的热门讨论》

在 Reddit 上，一则关于“MoonshotAI 发布用于长上下文大型语言模型（LLMs）的 1000 万混合块注意力机制（MoBA），其长度超过了 deepseek 的 NSA”的帖子引发了广泛关注。该帖子还附上了相关链接：https://github.com/MoonshotAI/MoBA 。截至目前，此帖收获了众多点赞和大量评论，讨论方向主要集中在新成果的性能、与其他模型的比较以及实际应用效果等方面。文章将深入探讨这些讨论中的核心问题。

在讨论中，有人表示“10 万亿 GB 的 VRAM 对于完整上下文是必需的”，有人感叹“这太令人惊讶了”，还有人觉得这很搞笑。

有用户提出疑问“为什么这些公司在有像 NoLiMa 这样的基准时，仍然只报告大海捞针般的结果？”对此，有人回应“noLima 太新了，而且论文中还有其他基准”。还有用户认为“花费大量时间对 Llama3.1 8B 进行持续预训练以将上下文长度从 128k 扩展到 1M，但随后仅在大海捞针的测试中超过 128k。感觉所有这些 1M 上下文模型在接近 1M 时表现都不佳。MoBA 创新从效率角度看起来很棒，但在可用的长上下文方面并没有太大突破”。

有人分享个人经历：“Gemini Flash Thinking Exp 01 - 02 和 Gemini 2.0 Pro exp 12_06 在处理 250 - 400k 上下文的任务时效果很好（为我的需求重写一份巨大的 110 页 A4 规格说明书，由其他上传的 30 - 50 页文档和 12k 令牌系统提示引导）。但本地的即使是 128k 也只是个笑话。对于它们来说，32k 是可用上下文的最大值（对于 32k 模型甚至更低）”。

有人好奇“想知道您对 Hailuo Minimax 性能的看法”，也有人询问“您试过 qwen 2.5 1M 吗？”

还有用户分享个人经历：“在长篇故事写作中，表现不如 Gemini。接近 30 - 40k 的响应变得更小、更简单，并有一些重复和模式。比常规 32k 好（至少它能做超过 32k），但远非完美。也许是因为它是 14b（我更喜欢至少 32b）”。

有人提供了 NoLiMa 论文的链接：[https://www.researchgate.net/publication/388848200_NoLiMa_Long - Context_Evaluation_Beyond_Literal_Matching] ，并指出“简单的答案是它看起来很棒，但没有 Python 库来实际尝试它”。

有人指出“这不是一个新模型，而是一种新的注意力算法，它取代了闪存注意力。例如，它使用 llama 3.1 8B”。

有人好奇“为什么大家都忽略了 minimax 及其 4m 上下文长度”，有人回应“许可证、运行困难、deeps eek r1、qwen 1M。如果 qwen 7B 1M 需要超过 100 gb 用于 1M，我想知道 minimax 需要多少……”

讨论中的共识在于大家都对新成果的性能和实际应用效果表现出浓厚兴趣，但对于其优势和局限性存在不同看法。特别有见地的观点如对于不同模型在特定任务中的实际表现的分享，丰富了讨论内容，让大家更全面地了解这一领域的发展。

总之，这次关于 MoonshotAI 新成果的讨论展示了技术爱好者们对前沿技术的关注和深入思考，也为相关领域的发展提供了多样的视角和参考。