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使用新的Reka Flash 3的3位MLX版本运行以下提示：创建一个包含旋转六边形和弹跳球（球被限制在一定范围内）的pygame脚本，尽可能好地处理碰撞检测、重力和球的物理特性。我没想到结果会如此干净。在我用相同提示测试过的所有10GB以下的模型中，这个（3位量化的！）显然是赢家！https://reddit.com/link/1j8wfsk/video/ved8j31vi3oe1/player

讨论总结

这个讨论围绕Reka Flash 3模型展开。部分人对模型的表现持乐观态度，认为它在一些任务中的表现不错，但也有人指出需要更多测试来验证任务是否在训练数据内。一些用户分享了自己使用该模型时的情况，包括不知道如何设置参数、测试设备、测试版本等，还有人提出了更具挑战性的测试场景，也有用户认为该模型在代码生成方面表现不佳，整体氛围既有积极的肯定也有消极的评价。

主要观点

  1. 👍 该模型在一些任务中的表现不错
    • 支持理由：如在原帖测试中结果干净，在谜题问题回答上表现良好等
    • 反对声音：在6502代码生成等任务中表现不如其他模型
  2. 🔥 需要更多测试来验证任务是否在训练数据内
    • 正方观点：因为这个测试目前很流行，所以要验证任务是否在训练数据中
    • 反方观点：无（未提及）
  3. 💡 该模型在编码方面存在不足
    • 解释：在6502代码生成、遵循C/C++代码风格等方面表现不如其他模型
  4. 🤔 模型在处理复杂问题时有较好的推理能力
    • 解释：从其他帖子中的推理提示显示其能很好地推理复杂问题并得到正确答案
  5. 😎 可以尝试将Reka Flash 3与QwQ结合用于推理
    • 解释：Reka Flash 3更小更快，虽在编码方面落后于QwQ，但可用于推理草稿提示

金句与有趣评论

  1. “那很有前景，但我们需要更多测试来验证这个任务不在其训练数据中，因为这个特定测试现在非常流行。”
    • 亮点：指出模型虽有前景，但需要更多测试来确定结果的可靠性
  2. “尽管如此，我对这个模型感到非常乐观。到目前为止，它看起来很棒。”
    • 亮点：表达了对模型积极的态度和初步的肯定
  3. “I’m playing around with Reka Flash 3 right now (GGUF Q5_K_M), and I have no clue how to setup this model, like Temp, Top - K, Min - P etc.”
    • 亮点：反映出用户在使用模型时遇到的参数设置问题
  4. “The model is not very good. I’ve tried some 6502 code generation with it and even very dumb Mistral Nemo was able to generate proper code, this one was not.”
    • 亮点：通过与其他模型对比，指出该模型在代码生成方面的不足
  5. “This model is insanely good i’ve already read some reasoning prompts for it that are great.”
    • 亮点：强调模型的优秀以及其有很棒的推理提示

情感分析

总体情感倾向是混合的，既有积极的情感也有消极的情感。主要分歧点在于模型的实际表现，特别是在代码生成方面。可能的原因是不同用户使用模型进行不同类型的任务，以及对模型期望不同，例如有的用户关注模型在代码生成方面的能力，有的用户更看重模型的推理能力或者整体表现。

趋势与预测

  • 新兴话题：将Reka Flash 3与其他模型结合使用的可能性可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果该模型在更多测试和改进后表现良好，可能会影响相关领域（如人工智能、代码生成、推理等）的应用和发展。

详细内容：

《关于 Reka Flash 3 模型的热门讨论》

最近，Reddit 上一则关于 Reka Flash 3 模型的帖子引起了众多网友的关注。原帖作者使用该模型运行了“创建一个带有旋转六边形和受限弹跳球的 pygame 脚本，并尽可能完善地处理碰撞检测、重力和球的物理特性”的提示，结果令人惊喜，认为在测试过的所有 10GB 以下的模型中，这个 3bit 量化的模型表现出色，并附上了相关视频链接[https://reddit.com/link/1j8wfsk/video/ved8j31vi3oe1/player]。该帖子获得了大量的点赞和评论，引发了网友们的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这个模型非常有前景，但需要更多测试来验证该任务是否属于其训练数据，不过仍对其感到乐观。也有人提出让模型创建一个内部带有六边形的旋转圆。

在个人经历和案例分享方面，有用户表示正在玩 Reka Flash 3（GGUF Q5_K_M），第一印象不错，速度快但智能程度稍逊于 QwQ，且不确定是否使用了正确的提示格式和干扰设置，在尝试了一些方法后输出质量有所提升。还有用户在测试“HDiffusion/reka - flash - 3 - Q4\_K\_M - GGUF/reka - flash - 3 - q4\_k\_m”后，认为其表现良好。但也有用户认为该模型不太好，比如在进行 6502 代码生成时表现不佳，难以遵循指定的代码风格，还会从 C 语言切换到 C++语言。

在见解和观点方面，有人指出如果模型卡未提供信息，可查看“generation_config.json”。还有人认为提示格式奇特，在 kobold - lite 前端运行时需注意勾选分离开始和结束标签的框并手动填写模板。有人猜测是否会看到 Reka 用于生成草稿推理，然后接着用 QwQ 进行最终处理。

总之，关于 Reka Flash 3 模型的讨论呈现出多样化的观点。有人对其充满期待，也有人认为它存在不足。而对于该模型的真正性能和适用场景，还需要更多的测试和实践来进一步明确。