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我今天在许多任务（包括编码）上对它进行了测试，我认为它并不比phi4 14b好。首先，我以为ollama设置了错误的参数，所以我在aistudio上用其默认参数进行测试，但得到了相同的结果。1. 视觉理解有时候相当不错，但有时候不可用（尤其是光学字符识别）；2. 在几个提示之后，它经常出错，会一直重复一个句子；3. 在编码方面比phi4差，特别是当我告诉它错误之处后对代码进行修正时。我是不是哪里做错了？到目前为止你们的体验如何？

讨论总结

原帖认为Gemma3存在很多问题，在多个任务上表现不如phi4 14b。评论者们围绕Gemma3展开多方面讨论，包括它在编码、视觉理解、指令遵循等任务上的表现，还有与其他模型的比较、模型参数设置、使用体验等，既有批评否定，也有肯定之处，整体讨论氛围比较理性务实。

主要观点

  1. 👍 Gemma系列主要用于语言任务而非编码任务
    • 支持理由：评论者指出Gemma不是编码模型，从模型功能定位方面阐述。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 Gemma3在多个任务上表现不佳
    • 正方观点：很多评论者分享使用体验，指出在视觉理解、编码、指令遵循等多方面表现不好。
    • 反方观点：有评论者称在创意写作方面表现不错。
  3. 💡 Gemma3存在的问题可能与模型参数有关
    • 支持理由：部分用户建议调整参数改善使用效果。
    • 反对声音：原帖作者强调使用默认参数仍有问题。
  4. 👍 Gemma3在创意写作方面表现尚可
    • 支持理由：有用户分享在创意写作方面体验较好。
    • 反对声音：原帖作者测试在其他任务上表现差。
  5. 🔥 1B和4B模型存在多种问题
    • 正方观点：评论者指出模型拒绝提示、无法执行任务、被过度炒作等问题。
    • 反方观点：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 The most impressively unremarkable model in the world”
    • 亮点：用一种幽默的方式表达Gemma系列模型给人的印象。
  2. “🤔 This is exactly how Gemma2 played out. Everyone said it was the best model in its class, \"-but not at THAT\" where \"THAT\" seemed to be almost everything.”
    • 亮点：通过对比Gemma2被称为最好却在很多方面不行，来影射Gemma3可能存在类似问题。
  3. “👀 I hope it happens only when coding because it happens quite often.”
    • 亮点：表达原帖作者希望问题仅出现在编码方面的期望。
  4. “😂 Don’t you dare ask for facts!! "
    • 亮点：幽默地讽刺那些不允许别人要事实依据的现象。
  5. “🤔 I found that Gemma3 27B stubbornly wanted to add tag in quite a few messages during a roleplay conversation.”
    • 亮点：指出Gemma3在角色扮演对话中的特定问题。

情感分析

总体情感倾向是对Gemma3多为负面评价，但也有正面声音。主要分歧点在于Gemma3的实际使用效果，一部分人认为它在很多任务上表现糟糕，另一部分人则在特定任务（如创意写作）上发现其优点。可能的原因是不同用户的使用场景、测试任务、测试环境等存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Gemma3与其他模型在特定功能（如函数调用）上的比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Gemma3的问题得不到改善，可能影响其在市场上的接受度，同时也会影响用户对类似模型的信任度。

详细内容：

标题：关于 Gemma3 模型的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于 Gemma3 模型的帖子引起了广泛关注。原帖作者称对其进行了多任务测试，包括编码，认为它不如 phi4 14b，并列举了一系列问题，如视觉理解有时不可用、重复句子、编码能力差等。该帖子获得了众多评论和热议。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

首先，关于 Gemma3 的适用任务。有人认为它并非编码模型，主要适用于语言相关任务。比如，有用户说：“Gemma 并非编码模型，它们更多地是用于语言任务。”还有人表示：“这正是 Gemma2 的情况，大家都说它是同类中最好的模型，但在某些方面并非如此。”

其次，对 Gemma3 性能的评价不一。有的用户觉得它在某些方面表现出色，如创意写作，但在其他方面存在不足。比如，有人提到：“在我的写作测试中，它会出现逻辑错误和大量重复。风格有趣，但故事没什么意义，就像 7B 模型写的。”也有人说：“我发现 Gemma3 27B 在角色扮演对话中经常固执地添加 标签，这很奇怪，Gemma2 27B 没有这种情况。”

再者，关于 Gemma3 与其他模型的比较。有人认为 Phi4 表现更好，也有人觉得 Gemma3 在某些特定任务中表现最佳。例如，一位用户表示：“对于函数调用，Gemma 3 对我来说效果最好。我试过 Phi-4、QwQ、DeepSeek 等，但 Gemma 3 在理解用户意图和调用正确工具方面做得最好。”

然而，也有用户对 Gemma3 的表现感到失望。比如有人说：“我在 lmarena 中试用了它，结果相当令人失望。理论上它应该比 mistral - large 好，但我认为它不如 mistral - small - 24B 聪明。”

总的来说，关于 Gemma3 模型的讨论呈现出观点的多样性和复杂性。大家对其性能、适用任务以及与其他模型的比较等方面各抒己见，尚无明确的共识。但这些讨论为进一步了解和评估 Gemma3 模型提供了丰富的视角和参考。