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嗨，r/LocalLLaMA社区！

由Reverb 7b的同一创造者，我们推出Chirp 3b。

我们很高兴介绍我们的最新模型：Chirp - 3b！Ozone AI团队在这个模型上倾注了很多心血，我们认为这是3B模型性能方面的一大进步。Chirp - 3b是在来自GPT - 4o的5000多万个标记的蒸馏数据上进行训练的，从一个坚实的基础模型进行微调以带来强大的能力。

基准测试结果出来了，Chirp - 3b表现出色！它在MMLU Pro和IFEval上都取得了显著的成果，超出了我们对这个规模模型的预期。查看详情：

MMLU Pro

这比基础模型提高了9个百分点，相当惊人！

IFEval

72%

这些提升使得Chirp - 3b在同类中成为一个引人注目的选择。（更多的基准测试即将到来！）

模型卡片与下载：https://huggingface.co/ozone - research/Chirp - 01

我们热衷于推进开源大型语言模型（LLM），Chirp - 3b是这一进程中值得骄傲的一部分。我们正在研发更多的模型，包括2B及更大版本的，所以请持续关注！

我们非常期待得到您的反馈！下载Chirp - 3b，试用一下，然后告诉我们它对您来说性能如何。您的输入有助于我们不断改进。

感谢支持，我们迫不及待地想看到您用Chirp - 3b创造出什么！

讨论总结

[这是一个关于Chirp - 3b模型的讨论。其中包含了对模型相关资源链接的疑问、故障反馈和补充信息，如gguf相关的疑问与回应、Hugging Face链接的故障与恢复、对Q8版本的请求、MLX版本的补充说明等，整体讨论氛围较为平静]

主要观点

1. 👍 对Chirp - 3b模型有疑问，询问是否与gguf有关
   • 支持理由：[从提问内容判断]
   • 反对声音：[无]
2. 👍 指出Chirp - 3b模型介绍中的Hugging Face链接存在问题
   • 支持理由：[用户发现链接不可用]
   • 反对声音：[无]
3. 👍 希望作者上传Chirp - 3b的Q8版本
   • 支持理由：[用户自身需求]
   • 反对声音：[无]
4. 👍 存在Chirp - 3b的MLX版本且给出查看网址
   • 支持理由：[为有需求者提供信息]
   • 反对声音：[无]

金句与有趣评论

1. “🤔 AlgorithmicKing: gguf?”
   • 亮点：[直接提出关于模型与gguf关系的疑问]
2. “😕 yami_no_ko: The hf link is broken.”
   • 亮点：[指出资源链接存在问题]
3. “🙏 Nid_All: Could you please Upload the Q8 version”
   • 亮点：[表达对特定版本的需求]
4. “👍 BaysQuorv: Made MLX versions, see bottom of this: [https://huggingface.co/collections/alexgusevski/mlx - models - 67b7154c5ca6113f9606d539](https://huggingface.co/collections/alexgusevski/mlx - models - 67b7154c5ca6113f9606d539)”
   • 亮点：[提供补充版本信息]

情感分析

[总体情感倾向为中性，没有明显的分歧点。主要是针对Chirp - 3b模型相关事务进行理性的询问、反馈和补充信息，未涉及到带有强烈情感倾向的争论内容]

趋势与预测

• 新兴话题：[可能会出现更多关于Chirp - 3b模型不同版本性能对比的讨论]
• 潜在影响：[有助于Chirp - 3b模型的优化和完善，提高用户对该开源LLM的了解和使用]

详细内容：

标题：Ozone AI 推出 Chirp 3b 模型，引发 Reddit 热议

在 Reddit 的 LocalLLaMA 板块，一则关于 Ozone AI 推出新模型 Chirp 3b 的帖子引发了众多关注。该帖子获得了较高的热度，吸引了大量用户参与讨论。

原帖主要介绍了 Chirp 3b 模型，称其由 Ozone AI 团队精心打造，是在 Reverb 7b 的基础上推出的新作。该模型训练使用了超过 5000 万的 GPT-4o 蒸馏数据，并经过精细调整，在 3B 性能方面有显著提升。帖子还展示了该模型在 MMLU Pro 和 IFEval 上的出色表现，如在 MMLU Pro 中总体平均准确率达到 0.4320，相比基础模型提升 9 个百分点；在 IFEval 中达到 72%。同时，提供了模型卡和下载链接：https://huggingface.co/ozone-research/Chirp-01 。

帖子引发的讨论方向主要集中在模型的性能表现、不同版本的需求以及链接的可用性等方面。文章将要探讨的核心问题包括：Chirp 3b 模型的实际应用效果如何，用户对其性能提升的看法，以及相关链接的稳定性和实用性。

讨论焦点与观点分析： 有人对模型是否支持 gguf 格式提出疑问。有用户分享链接https://huggingface.co/ozone-research/Chirp-01-Q4_K_M-GGUF进行说明。 有人希望能上传 Q8 版本。 有用户反映 hf 链接无法使用，还有人表示很快会修复。有人表示要尝试使用该模型。 也有用户分享了 MLX 版本的相关链接https://huggingface.co/collections/alexgusevski/mlx-models-67b7154c5ca6113f9606d539 。

讨论中的共识在于大家对新模型充满期待，希望能有更多更好的版本和稳定可用的链接。一些独特的观点如对特定版本的需求以及对链接问题的反馈，丰富了讨论内容，让大家更全面地看待模型的推出和相关情况。