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

该讨论主要围绕Mistral Small 24B和QwQ在某个任务中的表现展开。一方面有人肯定Mistral Small 24B在51秒内完成了QwQ在40分钟内未完成的任务，另一方面不少人对这个结果存在质疑，包括对所谓“benchmark”有效性的怀疑，以及从不同设置、不同应用场景等多方面探讨两者的表现。同时还涉及到推理模型相关话题、模型大小对性能的影响、不同工具在使用中的问题等多方面内容，整体氛围较为理性且充满探索性。

主要观点

  1. 👍 Mistral需要推出推理模型
    • 支持理由：如能像QwQ那样推理的123B Mistral Large会很棒
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Mistral Small 3被很多人认为是最好的非推理模型，所以进行尝试
    • 正方观点：很多人认可其为非推理模型中的最佳
    • 反方观点：无
  3. 💡 对所涉及的“benchmark”的有效性表示怀疑
    • 解释：认为原帖中的“benchmark”几乎不能称之为“benchmark”
  4. 🤔 QwQ在多次使用推荐设置下仍无法正确完成任务
    • 解释：有人尝试用推荐设置多次运行QwQ，但任务仍未成功
    • 反对声音：有人认为自己使用unsloth q4_k_m及相关配置可以成功
  5. 👀 在物理相关结构的评判中只有结果是否现实两种情况，Mistral在相关测试中失败了
    • 解释：通过与数学评判方式对比阐述物理评判方式，得出Mistral失败的结论

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：直接指出Mistral需要推出推理模型，并且对123B Mistral Large推理能力提出期待
  2. “🤔 It didn’t nail this in one prompt - but it did with only one follow up.”
    • 亮点：描述Mistral Small 3在特定任务中的表现情况
  3. “👀 This "benchmark" is barely a "benchmark".”
    • 亮点：简洁地表达对原帖中“benchmark”有效性的质疑
  4. “😉 I often use the Mistral 24B and am already looking forward to a perfectly cooked Mistral+QwQ 32B LLM ;)”
    • 亮点：表达对Mistral 24B的使用情况以及对Mistral与QwQ组合模型的期待
  5. “🤨 I cannot believe QwQ 32B let you down on this”
    • 亮点：表达对QwQ 32B在相关事情上表现失望的情绪

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一部分人对Mistral Small 24B的表现持正面态度，对其能快速完成任务感到印象深刻；另一部分人则对原帖中的对比结果持怀疑态度，质疑“benchmark”的有效性等。主要分歧点在于Mistral Small 24B和QwQ的对比结果是否能真实反映两者的性能。可能的原因是大家使用模型的场景、设置、对性能评判的标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于不同模型在特定硬件（如MacBook Air）上的性能表现可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发人员来说，这些讨论可能促使他们优化模型在不同场景下的性能，对用户而言，有助于他们根据自身需求选择合适的模型。

详细内容：

标题：关于 Mistral Small 24B 与 QwQ 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Mistral Small 24B 与 QwQ 模型性能比较”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），点赞数和评论数众多。讨论主要围绕着这两个模型在处理任务时的速度、效率和准确性等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 Mistral 需要推出一些推理模型，比如 123B 的大型 Mistral 能够像 QwQ 那样推理将会是最优的。有人则强调推理需要输出令牌快的模型，比如 22B - 40B 范围的小型模型或小型专家的 MoE 模型。也有人表示不在乎速度，只要模型能完成工作，愿意等待好的回复。但有人反驳说在本地使用时，等待太久会影响工作。

有用户分享道：“作为一名在相关领域有 5 年经验的从业者，我尝试了多种模型。比如我用 4090 显卡运行 Mistral Small 24B 处理一个特定任务，每个响应大约 25 秒生成，这让我印象深刻。”

有人认为 Mistral Small 很棒，但也有人觉得它被高估了，或者存在像金鱼一样的记忆问题，容易丢失对话情节。

对于“推理是否能让模型更智能”这一问题，有人认为不一定。还有人指出 Qwq 类似于 3.7，推理效果不佳，这些模型有时更像搜索引擎而非 AI。

也有用户提到 Mistral Small 24B 在某些情况下表现出色，但在其他情况下可能失败，而不同的硬件配置和模型设置会对性能产生很大影响。

总之，讨论中既有对 Mistral Small 24B 模型的称赞，也有对其不足的探讨，同时还涉及到与其他模型的比较和对模型性能影响因素的分析。但对于哪个模型更好，尚未达成明确的共识。