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讨论总结

原帖作者称使用Reka flash 3, 21B模型后删除之前所有模型，认为该模型在编码方面表现优秀值得更多关注。评论者们纷纷参与讨论，主要围绕这个模型与其他模型（如QwQ、Qwen - coder - 32b、DeepHermes 3 24b等）在不同方面（编码、性能、速度、推理能力等）进行比较，也涉及到一些模型使用中的具体问题（如基准测试来源、运行环境等），大家观点各异，有表示赞同原帖观点的，也有提出质疑的。

主要观点

  1. 👍 Reka flash 3, 21B模型在特定问题类型上处于其他模型之间的中间地带。
    • 支持理由：在编码、数学和推理类问题上，在QwQ 32B和之前较好的模型如Mistral Small 24B和Qwen 2.5 Coder 14B之间建立了稳固的中间地带。
    • 反对声音：有评论者认为该模型在编码任务、创意任务中表现不佳。
  2. 🔥 QwQ虽然好但耗时，非推理模型若能得出相同答案则更高效。
    • 正方观点：QwQ得出结果耗时久，如果不需要推理且非推理模型能给出相同答案，直接选择非推理模型更快。
    • 反方观点：无（未发现明确反对观点）
  3. 💡 对于多数任务Qwen - coder - 32b是最好的，非推理失败才用推理。
    • 解释：在满足功能代码阈值方面表现可以，但未明确告知使用方法时会随意选用可行方式工作，而Qwq会思考多种方法并选最佳的。
  4. 💪 Reka Flash 3在思维连贯性方面表现优秀。
    • 解释：在思考、参考、考虑指令方面能够保持连贯，总是能使用思考标签且不会陷入循环。
  5. 🤔 Reka flash 3在实际使用中表现良好。
    • 解释：在现实世界的使用中，比起QwQ更受青睐，连贯性更好，对温度敏感度更低，也没那么挑剔。

金句与有趣评论

  1. “😂 In my tests DeepHermes 3 24b in reasoning mode looks even better than Reka Flash 3.”
    • 亮点：提出DeepHermes 3 24b在推理模式下可能优于Reka Flash 3，为模型比较提供新的观点。
  2. “🤔 If you’re serious about coding this small chain of thought reasoning models are always a disaster because you need long contexts.”
    • 亮点：指出在编码场景下，长链推理模型存在弊端。
  3. “👀 QwQ feels like translated from chinese with no regard for sentence structure.”
    • 亮点：形象地描述出QwQ在句子结构方面表现差的特点。
  4. “😎 I find it truly impressive in terms of its size:performance ratio!”
    • 亮点：对Reka flash 3, 21B模型的尺寸与性能比率表示赞叹。
  5. “🤨 It is so much more coherent, less sensitive to temperatures and less finicky.”
    • 亮点：阐述了Reka flash 3在连贯性、温度敏感度和挑剔程度方面的优势。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有赞同原帖对Reka flash 3, 21B模型肯定的积极情感，也有质疑该模型不如其他模型的消极情感。主要分歧点在于不同模型在不同任务（如编码、创意写作等）中的性能表现。可能的原因是评论者们各自的使用场景、测试方法和对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：按照每比特每权重给模型评分的方式可能会引发后续讨论，关于模型在不同设备（如macbook pro m4）上的使用和选择也可能会被进一步探讨。
  • 潜在影响：对于模型开发者来说，可以根据用户在不同任务中的反馈优化模型；对于使用者来说，能更全面地了解模型的优劣从而选择更适合自己需求的模型。

详细内容：

标题：关于模型Reka Flash 3的热门讨论

在Reddit上，一篇题为“我删除了之前所有的模型，在使用（Reka Flash 3，21B模型）后，这个模型值得更多关注，在编码方面进行了测试，效果非常好”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发了关于Reka Flash 3与其他模型在编码等任务上表现的热烈讨论。有人质疑将其与其他模型比较的方式，有人认为它不如某些模型，也有人对其性能给予了高度评价。

讨论焦点与观点分析： 有人表示在他们的网站测试后，认为Reka Flash 3不如qwq32，而另有人认为Reka Flash 3是一个非常好的模型。有人指出对于编码，如果使用特定的参数设置，能获得不错的效果。还有人认为对于一些任务，老的Qwen仍然是最佳选择，而对于一些小型问题，Qwen 2.5 Coder 14B更实用。

有用户分享道：“作为一名长期从事相关研究的人员，我在测试中发现DeepHermes 3 24b在推理模式下看起来甚至比Reka Flash 3更好。但我还没有在编码任务上进行测试。”

有人提出疑问：“嗨，只是想弄清楚，您是说这个模型在编码任务上比Qwen 2.5 Coder 14B更好吗？”

有用户表示：“我发现它在创意写作方面表现出色，尽管在语法和措辞上并非总是完美。它的创造力和对系统提示的遵循都很好。它还避免了很多常见的问题。我们有这么多好的模型出现，一个好模型很容易在众多选择中被忽略，但这个模型绝对值得关注。”

讨论中的共识在于大家都在认真比较不同模型的性能和适用场景，而争议点在于究竟哪个模型在特定任务中表现更优。

总体而言，关于Reka Flash 3模型的讨论展现了大家对新模型的关注和探索，也反映了在模型选择上的多样性和复杂性。