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这是Mistral.ai网站上Mistral Small 3.1（24B）的新闻链接：https://mistral.ai/news/mistral - small - 3 - 1，无更多内容可翻译。

讨论总结

整个讨论围绕Mistral Small 3.1（24B）展开。部分人对其更新表示欢迎，同时有很多不同的关注点，如在基准测试中的性能表现与其他模型的对比、名字的合理性、散点图是否合理、是否会有更小版本、在特定平台的支持情况、未出现在ollama上的原因、与前版本缺乏比较的疑问以及运行中遇到的技术问题等。

主要观点

  1. 👍 认为Mistral Small 3.1（24B）的更新是惊喜且受欢迎的
    • 支持理由：对基础模型更新的期待以及正面感受。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral v3.1 Small 24B与Gemma v3 27B成绩接近且各有优劣
    • 正方观点：列出了两者在不同方面的比较结果。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 名称中的3.1冗余
    • 认为发布月份在有版本号时已隐含了版本信息。
  4. 🤔 质疑Mistral Small 3.1 (24B)相关散点图的合理性
    • 散点图存在数据点不佳等问题。
  5. 😕 认为应该有Mistral Small 3.1与Mistral small 3的比较
    • 对没有这种比较的情况表示不满。

金句与有趣评论

  1. “well, that is a surprise, but a welcome one!”
    • 亮点：简洁表达对模型更新的积极态度。
  2. “🏁 VERY close call: Mistral v3.1 Small 24B (74.38%) beats Gemma v3 27B (73.90%)”
    • 亮点：直观给出两者性能对比结果。
  3. “Initial - Image - 1015：Elegant, yes, but they oonly get a kiss if they remove the redundant 3.1. The version is implicit in the month.”
    • 亮点：幽默地指出名称中的版本号冗余。
  4. “Am I crazy or does this not make sense as a scatter plot?”
    • 亮点：直接对散点图合理性提出质疑。
  5. “Ambitious_Subject108：Why is there no comparison to Mistral small 3, are they stupid?”
    • 亮点：直白表达对缺乏比较的不满。

情感分析

总体情感倾向是多元的。有积极正面的情感，如对Mistral Small 3.1（24B）更新的欢迎；也有质疑不满的情绪，如对散点图合理性的质疑和对缺少版本比较的不满。主要分歧点在于对模型不同方面的评价，例如命名是否合理、是否应该进行特定版本比较等，可能是由于不同用户的关注重点和期望不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于更小模型的研发及相关操作成本（如GPU小时数）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发中版本命名、性能对比等方面的考量可能会产生影响，也可能促使相关公司更加重视模型在不同平台的支持情况。

详细内容：

标题：关于 Mistral Small 3.1 (24B)的热门讨论

近日，Reddit 上关于 Mistral Small 3.1 (24B)的话题引起了广泛关注。该帖子https://mistral.ai/news/mistral-small-3-1获得了众多点赞和大量评论，主要讨论方向包括模型的性能对比、命名方式以及实际应用中的问题等。

讨论焦点与观点分析： 有人认为这是一个惊喜且受欢迎的更新，比如“[LagOps91] well, that is a surprise, but a welcome one! Nice to see that there is an update on the base model as well!” 也有人对模型的各项性能指标进行了详细对比。例如，“[zimmski] 🏁 VERY close call: Mistral v3.1 Small 24B (74.38%) beats Gemma v3 27B (73.90%)”。同时，还指出了模型在不同方面的优势和不足，像“[zimmski] 🐕‍🦺 However, Gemma wins (85.63%) with better context against Mistral (81.58%)”。

在模型的命名方式上，大家看法不一。有人觉得“[Initial-Image-1015] I like it as it has all useful information in the name: model name, size, base/instruct, and release month.”，也有人认为存在冗余，比如“[Initial-Image-1015] Elegant, yes, but they oonly get a kiss if they remove the redundant 3.1. The version is implicit in the month.”。

关于模型的实际应用，有人表示“[seeker_deeplearner] I could not run it in my 48 gb RTX 4090. Can someone plz help me with the server launching command on Ubuntu. I hv setup everything else”遇到了运行困难。

总之，Reddit 上关于 Mistral Small 3.1 (24B)的讨论展现了大家对模型的关注和深入思考，既有对其性能的分析，也有对相关细节的探讨。