原贴链接

无实质内容（仅一个视频链接：https://v.redd.it/9xkdwav2sfne1/DASH_720.mp4?source=fallback）

讨论总结

此贴主要是关于Mistral Small 24B和QwQ的性能比较。一些人分享了Mistral的使用体验，如Mistral Small 3在非推理模型中的表现不错，Mistral 24B的使用情况等。同时也有很多对QwQ的讨论，包括其运行失败的原因探讨、运行时的模型设置等。整个讨论中还存在对两者比较基准的质疑，氛围比较理性，大家从不同角度分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 Mistral应推出推理模型
    • 支持理由：如果有123B的Mistral Large像QwQ那样推理会很厉害。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral Small 3被很多人认为是非推理模型中最好的
    • 正方观点：在特定编程任务虽不是一次成功但一次追问就达成目标，生成速度快。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对原帖中涉及的“benchmark”的有效性表示怀疑
    • 解释：虽未详细阐述，但认为其不能称之为“benchmark”。
  4. 💡 在物理相关结构评判中Mistral在测试中失败了
    • 解释：与数学评判方式对比，物理只有结果是否现实两种情况，Mistral未通过。
  5. 💡 QwQ最新版本很棒且编码能力令人惊叹
    • 解释：评论者在本地使用时有很好体验。

金句与有趣评论

  1. “😂 Mistral needs to put out some reasoning models already. A 123B Mistral Large able to reason like QwQ would be the GOAT”
    • 亮点：直接表达对Mistral推出推理模型的期待。
  2. “🤔 It didn’t nail this in one prompt - but it did with only one follow up.”
    • 亮点：体现Mistral Small 3在编程任务中的表现。
  3. “👀 This "benchmark" is barely a "benchmark".”
    • 亮点：简洁表达对基准测试的否定态度。
  4. “😉 One day you are going to be shocked to find out that sometimes it’s more efficient to use your legs or a bicycle vs using a semi trailer or a train to accomplish some task.”
    • 亮点：用类比表达在技术领域不是模型越大越好。
  5. “😎 QWQ latest version is incredible.”
    • 亮点：肯定QWQ最新版本的性能。

情感分析

总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于Mistral和QwQ谁更优秀以及测试结果是否可靠。可能的原因是大家使用的环境、模型版本、任务类型不同，导致对两者的评价存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral与QwQ组合模型的发展以及相关工具（如Ollama、lmstudio、exllama等）的改进。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发和优化有一定参考意义，促使开发者更好地权衡模型的推理能力、大小、运行速度等因素。

详细内容：

标题：关于模型性能的热门讨论在 Reddit 引热议

在 Reddit 上，一则题为“Mistral Small 24B did in 51 seconds what QwQ couldn’t in 40 minutes”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接（https://v.redd.it/9xkdwav2sfne1/DASH_720.mp4?source=fallback），目前已获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发了关于不同模型性能的热烈讨论，核心问题在于不同模型在处理任务时的速度、准确性以及性价比等方面的表现差异。

在讨论中，有人认为 Mistral 需要推出一些推理模型，比如 123B 的大型 Mistral 若能像 QwQ 那样推理将是最出色的。也有人指出，对于等待回复时间过长的问题不能一概而论，因为像 QwQ 这样较小的模型内在知识较少，所以在得出结论前需要更多的思考。

有人分享道：“作为一名在相关领域工作的人，我经常使用 Mistral 24B，并且已经期待一个完美的 Mistral+QwQ 32B 大型语言模型了。”

还有用户提到：“我使用模型进行图像提示创建和扩展，但使用 ollama 的 q8 时，只得到了一堆无意义的内容，比如句子中间的随机单词。”

关于模型的评价也是众说纷纭。有人觉得 Mistral Small 很棒但价格略贵；有人认为它性价比高；还有人表示 24B 的规模不够小。

有用户分享自己的经历：“我用 4090 运行 40 分钟，使用的是默认的 lm studio 值，温度为 0.8。我尝试了好几次推荐设置，QwQ 还是无法正确处理。”

有人认为 70k 个令牌的生成量很惊人，也有人指出这个“基准测试”并不完善。

这场讨论充分展现了大家对于模型性能的关注和不同看法，但目前尚未形成统一的结论。未来，随着技术的不断发展和更多用户的实践，或许会有更清晰的答案。