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随着各个实验室不断推出新成果，Meta却一直很安静。他们有人才和资源，需要参与竞争。

讨论总结

整个讨论围绕Meta未在1月发布Llama 4展开。大家从不同角度进行猜测，包括Meta自身的策略调整、与其他成果的比较、资源与人才的利用等方面，也涉及到Llama 4本身的特性，如多模态、模型尺寸等，整体氛围热烈，充满各种推测与不同观点的碰撞。

主要观点

  1. 👍 Meta未发布Llama 4可能是对自身与R1比较后的结果不满而改进。
    • 支持理由：有传言称Meta对R1比Llama 4状态好而不满，所以忙于吸取DeepSeek的经验。
    • 反对声音：无明确反对观点。
  2. 🔥 Llama 4训练进展顺利，目标是在开源模型竞争中领先。
    • 正方观点：有评论者透露Llama 4的训练相关情况表明进展良好。
    • 反方观点：无明确反对观点。
  3. 💡 希望Llama4能尽早发布，小模型可提前发布为大型发布预热。
    • 支持理由：大家对Llama 4期待已久，提前发布小模型可增加期待值。
    • 反对声音：有人宁愿等两个月得到特别的东西而不是现在就得到类似Llama3.5的产品。
  4. 👍 Meta在AI领域并非毫无动静，有扩展方面的动作。
    • 支持理由：Meta有一定的人才和资源，之前也有成果交付，如Llama - 3。
    • 反对声音：原帖对Meta的竞争表现的质疑，认为Meta在AI领域竞争方面表现安静。
  5. 💡 70B模型尺寸存在争议，有人认为应替换为32B和100B。
    • 正方观点：有人基于自己设备运行情况和对模型适用性的考虑提出。
    • 反方观点：有人根据自己的运行情况表示不同意，如在特定设备上70B运行良好。

金句与有趣评论

  1. “😂 有传言说他们对R1比他们的Llama 4状态好得多而不满意，所以他们急忙从DeepSeek吸取经验。”
    • 亮点：揭示了Meta未发布Llama 4可能的内部原因。
  2. “🤔 Llama 4 will be natively multimodal – it’s an omni - model – and it will have agentic capabilities, so it’s going to be novel and it’s going to unlock a lot of new use cases.”
    • 亮点：阐述了Llama 4多模态特性的意义和价值。
  3. “👀 Unpopular opinion, but 70B is such an annoying size… they should have 32B and 100B, but splitting the difference makes it worse for everyone.”
    • 亮点：提出了关于70B模型尺寸与众不同的看法。
  4. “😂 LlamaCon is April 29th and I really hope we don’t have to wait 2 months for llama4.”
    • 亮点：表达了对Llama 4尽快发布的强烈期待。
  5. “🤔 Llama 3.3 70b在某些方面达到或接近4o水平（在其他一些检查点的某些区域超过它）并且可以在消费级硬件上运行，或者你可以支付比OpenAI低约10倍的费用。”
    • 亮点：对比了Meta的模型与其他公司的情况，体现出Meta模型的性价比。

情感分析

总体情感倾向为积极探索，大家都在积极猜测Llama 4未发布的原因并对其未来充满期待。主要分歧点在于对Meta的竞争表现的看法，部分人认为Meta有能力竞争且不应被质疑，而另一部分人则对Meta未发布Llama 4表示疑惑甚至质疑其竞争能力。可能的原因是大家对Meta的期望不同，以及对Llama 4的重视程度和期待值不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：Llama 4是否为MoE模型以及其音频输入/输出能力。
  • 潜在影响：如果Llama 4成功发布且具备多模态等新特性，可能会对人工智能领域的开源模型竞争格局产生影响，促使其他公司跟进改进自己的模型。

详细内容：

标题：《众人热议：Llama 4 究竟何时登场？》

Reddit 上一则题为“Where is Llama 4? I expected that in January.”的帖子引发了热烈讨论。该帖称尽管各大实验室不断有新成果发布，但 Meta 却相对沉默，他们明明具备人才和资源，理应积极竞争。此帖获得了众多关注，评论数众多，引发了关于 Llama 4 发布时间、性能特点以及与其他模型竞争等多方面的讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为 Meta 对 R1 的表现不满意，因此重新调整了 Llama 4 的训练计划。
    • 例如：“有用户分享道：‘有传言说他们对 R1 比自家的 Llama 4 状态好得多感到不满，所以匆忙去吸取 DeepSeek 的经验教训。’”
  • 关于 Llama 4 的训练进度，各方说法不一。
    • 有人称其尚未开始训练，也有人表示已经取得了较大进展。
    • 比如：“有用户提供了一个相关的观点：‘狗esator 称，自己从 Llama-3 发布时就说过，Llama-4 的最大规模版本可能要到 2025 年 2 月/3 月或更晚才会开始训练。’”
  • 对于 Llama 4 的性能预期，大家充满期待。
    • 有人希望它是原生多模态的，具备图像、音频等输入输出能力。
    • 例如：“有用户提到：‘Llama 4 会是原生多模态的——它是一个全模型——并且会有代理能力，所以它会很新颖，并将开启许多新的用例。’”
  • 关于模型规模和适用场景，大家看法不同。
    • 有人认为 70B 模型尺寸不太合适，有人则觉得可以接受。
    • 比如：“有用户表示：‘70B 在 Q4 能较好地适配在 2 个 3090 上，但上下文长度有限。我更喜欢运行 32B Q6 以获得更多上下文。’”

总的来说，Reddit 上关于 Llama 4 的讨论十分热烈和多元，大家都在焦急地等待着它的正式发布。