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在文本、视觉和多语言任务方面优于GPT - 4o Mini、Claude - 3.5 Haiku等。具有128k的上下文窗口，每秒150个令牌的惊人速度，可在单个RTX 4090或32GB内存的Mac上运行。采用Apache 2.0许可，可免费使用、微调与部署。可用于聊天机器人、文档、图像和编码。详情见https://mistral.ai/fr/news/mistral - small - 3 - 1，Hugging Face地址为https://huggingface.co/mistralai/Mistral - Small - 3.1 - 24B - Instruct - 2503

讨论总结

这个帖子主要是关于Mistral发布新成果，评论者们从多个方面展开讨论，包括对Mistral的开源模式、性能指标、与其他模型比较的看法，也有人表达了期待、疑惑、支持等不同情感，整体讨论氛围积极且话题广泛。

主要观点

  1. 👍 赞赏Mistral的开源模式
    • 支持理由：过去几周基于Mistral Small 3构建了多个优秀推理模型，且其发布基础和指令检查点利于下游定制。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 期待约24B规模的多模态模型
    • 正方观点：认为24B规模能提供更多上下文，推动相关技术进步。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对Mistral Small 3.1的基准测试选择表示质疑
    • 解释：认为其选择奇怪，未与Mistral Small 3.0比较，对它在某些领域击败其他模型感到困惑。
  4. 💡 认为目前发展趋势对GPU性能不高的用户有利
    • 解释：模型发展快，GPU性能不高的用户年底可能受益。
  5. 💡 对Mistral宣称在单张RTX 4090上的运行速度表示怀疑
    • 解释：按照博客数据，速度似乎不合理。

金句与有趣评论

  1. “😂 Really appreciate Mistral’s open source embrace:”
    • 亮点：表达对Mistral开源模式的喜爱。
  2. “🤔 我真的很期待那种规模（约24B）的非常有能力的多模态模型，因为它们比32B类允许更多的上下文。”
    • 亮点：体现对24B规模模型的期待及对其优势的看法。
  3. “👀 Interesting. The benchmarks are a very strange selection, as well as the models they choose to compare against.”
    • 亮点：直接指出对Mistral Small 3.1基准测试选择的质疑。
  4. “😎 By the look of things, at the end of the year, poor gpu guys like me are going to be very pleased by the way this is going :)”
    • 亮点：从GPU性能不高的用户角度表达对模型发展趋势的乐观。
  5. “🤨 Wait what? On the blog post they claim it takes 11ms per token on 4xH100, surely a 4090 cannot be 1.6 faster than 4xH100, right?”
    • 亮点：对Mistral运行速度提出合理怀疑。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对Mistral的新成果表示认可、期待或赞赏。主要分歧点在于对Mistral性能指标的质疑，例如速度相关数据缺乏硬件说明、基准测试选择的合理性等。可能的原因是大家对新技术的期望较高，希望信息更加透明准确。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型在各种任务中的性能比较、特定硬件上模型的运行情况。
  • 潜在影响：推动人工智能领域模型发展方向的讨论，影响相关产品在开源、性能优化等方面的决策。

详细内容：

标题：新模型 Mistral 引发 Reddit 热议

最近，Reddit 上关于新模型 Mistral 的讨论热度高涨。原帖介绍了 Mistral 在文本、视觉和多语言任务方面的出色表现，如超过 GPT-4o Mini、Claude-3.5 Haiku 等，具有 128k 上下文窗口、每秒 150 个令牌的处理速度，可在单个 RTX 4090 或 Mac（32GB RAM）上运行，采用 Apache 2.0 许可证，可免费使用、微调及部署，能处理聊天机器人、文档、图像和编码等任务。此帖获得了众多关注，评论数众多。帖子链接：https://mistral.ai/fr/news/mistral-small-3-1 ，Hugging Face 链接：https://huggingface.co/mistralai/Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503 。

文章将探讨的核心问题是：Mistral 与其他同类模型相比究竟表现如何，以及其在实际应用中的优势和局限性。

在讨论中，主要观点包括： 有人非常欣赏 Mistral 的开源模式，认为这促进了更多优秀推理模型的出现。 有人觉得这像是在鼓励开发推理模型。 有人询问 Gemma 3 和 Mistral 哪个更好。 有人认为 Mistral 更适合自己。 有人期待小型但功能强大的多模态模型，能处理更多上下文。 有人对基准测试的选择和对比模型表示疑惑，怀疑 Mistral Small 3.0 在某些方面是否为增强其他方面而变弱。 有人认为每个新发布的模型在选择对手和基准测试方面都很奇怪，而且 Mistral 似乎完全忽略了中国的存在。 有人认为 Qwen 2.5 在基准测试中稍逊一筹，但也不确定基准测试的代表性。 有人分享使用其他模型的个人经历，如使用 Nemo 处理日语的情况。 有人认为 Mistral Small 3.1 支持文本和图像，且参数少于其他模型，表现不错。 有人对模型在不同方面的表现进行比较和讨论。

讨论中的共识在于大家都对新模型的性能表现充满好奇，希望通过实际测试来进一步了解。

特别有见地的观点如有人指出当前数学能力只是合成训练数据质量的衡量标准，更关注多语言基准测试。

总之，Reddit 上关于 Mistral 的讨论展现了大家对新模型的期待和探索精神，也反映出在模型评估和选择上的多元思考。