原贴链接

看看这些基准测试：[https://github.com/LG - AI - EXAONE/EXAONE - Deep](https://github.com/LG - AI - EXAONE/EXAONE - Deep)。我的意思是，你告诉我一个24亿参数的模型（得分46.6）在实时代码基准测试中胜过270亿参数的Gemma3（得分29.7）？我知道这是一个推理模型（而且严格来说Gemma3没有针对编码进行训练），但他们是如何将模型规模压缩得如此之好的呢？这个24亿参数的模型在GPQA钻石测试中也比270亿参数的Gemma3高出11.9分，而且它的规模是Gemma3的1/11.25。

讨论总结

原帖对LG的EXAONE 2.4b模型在基准测试中的出色表现表示惊叹，并提出疑问。评论中部分人认可模型表现，如提到可自托管、是较好的代理驱动程序、CPU推理可行等优点；也有人持怀疑态度，怀疑其表现真实性、指出许可证存在问题。还有人进行了模型间的比较，以及讨论模型相关的其他特性如语言支持、上下文长度等内容，总体氛围较为活跃且存在争议。

主要观点

  1. 👍 对LG的EXAONE 2.4b模型表现良好表示认可
    • 支持理由：在基准测试中有优秀表现，可自托管、CPU推理可行、是较好的代理驱动程序等优势被提及。
    • 反对声音：有人认为其表现可疑，有窃取输出的问题，且许可证不佳。
  2. 🔥 认为EXAONE 2.4b的许可证存在问题
    • 正方观点：许可证条款差，可能存在窃取输出的情况，基于他人软件和数据难以执行，会阻止企业使用。
    • 反方观点：有人认为虽然条款不好但本地运行无影响，不是所有许可证都要无限制商业使用。
  3. 💡 模型在不同任务中的能力与模型大小有关
    • 小模型可能擅长解决一般算法问题，大模型在需要更多知识储备（如深入了解各语言各库）时可能更合适。

金句与有趣评论

  1. “😂 Wtf LG!!”
    • 亮点：以简洁惊叹的方式表达出对LG的EXAONE 2.4b模型表现的震惊。
  2. “🤔 It’s definitely a better agent driver.”
    • 亮点：直接表明EXAONE 2.4b是较好的代理驱动程序这一观点。
  3. “👀 if anyone calls a model uploaded 27 minutes ago crazy good again ima uninstall ollama forever and send my 3090s to the ecycling plant”
    • 亮点：用比较夸张的说法表达对新上传不久的模型被称赞的反感态度。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对模型表现出惊叹、认可等正面情感，也有怀疑、反感等负面情感。主要分歧点在于模型的实际表现是否真如原帖所说那么好以及模型许可证是否存在严重问题。可能的原因是大家对模型性能的评估标准不同，以及对许可证的接受程度和看法存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：单一语言支持的模型是否会有更好表现。
  • 潜在影响：如果模型许可证问题得不到解决，可能影响企业对该模型的采用，从而影响模型在市场中的推广；对模型性能评估标准的讨论可能促使相关领域建立更统一的评估体系。

详细内容：

标题：LG 的 EXAONE 2.4b 模型引发 Reddit 热议

LG 的 EXAONE 2.4b 模型在 Reddit 上引起了广泛关注。原帖中提到了该模型的一些出色表现，如在某些基准测试中超越了更大规模的模型，并附上了相关链接https://github.com/LG-AI-EXAONE/EXAONE-Deep 。帖子获得了众多评论，大家的讨论方向主要集中在模型的性能、应用场景、许可证等方面。

在讨论中，有人认为该模型确实表现出色，如果属实，那将是一大突破。但也有人对其许可证表示不满，认为这是个糟糕的条款，甚至直言“只要使用就会进监狱”。还有用户指出，尽管模型不错，但由于许可证问题，其实际应用受到限制。

有用户分享道：“作为一名在相关领域有一定经验的人，我真的使用编码模型来获取技术知识，而小模型在这方面的能力可能有限。”

也有人提出疑问：“这些许可证是否真的可执行？它们是不是基于他人的软件和数据而制定的，实际上无法限制使用？”

还有人表示：“从长远来看，这种许可证可能无法执行，但目前足以让企业望而却步。对于普通个人在家中使用，可能不会太在意。”

同时，关于模型的性能，有人认为它在某些方面表现出色，比如在推理能力上能与更大规模的模型相媲美，但在某些特定场景下，如复杂的编码任务，可能不如更大规模的模型。

总的来说，LG 的 EXAONE 2.4b 模型虽然在性能上有亮点，但许可证问题成为了大家争议的焦点，这也让其实际应用前景变得不明朗。对于这个模型，你怎么看？是会因其出色性能而忽视许可证问题，还是会因为许可证而选择放弃使用？