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讨论总结

该讨论围绕“Extended NYT Connections benchmark: Cohere Command A and Mistral Small 3.1 results”展开。包含数据结果的阐述、对模型性能的惊叹与质疑、关于游戏基准分数的交流、对未测试模型的期待等内容，总体氛围比较平稳，有少量消极情绪的表达。

主要观点

  1. 👍 Cohere Command A的得分为13.2。
    • 支持理由：直接由评论给出结果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral Small 3.1相比Mistral Small 3分数从8.9提升到11.2。
    • 正方观点：评论中给出具体数据对比。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Mistral 3.1未能通过草莓测试，对比Gemma 27b大部分时候能通过。
    • 评论者通过自己测试发现Mistral 3.1在草莓测试中的表现不佳，而Gemma 27b较好。
  4. 💡 官方基准测试不能反映Mistral 3.1的模型能力。
    • 评论者在自己测试Mistral 3.1有不同结果后得出此结论。
  5. 💡 有人对QwQ的性能感到惊叹，因其是小模型。
    • 评论者表示对QwQ这个小模型的性能感到惊讶。

金句与有趣评论

  1. “😂 Big line better than small line, got it.”
    • 亮点：以一种诙谐幽默的方式表达对帖子内容的理解。
  2. “🤔 I was shocked by Mistral 3.1’s benchmarks but in my testing it was kind of disappointing.”
    • 亮点：表达对Mistral 3.1基准测试结果的震惊以及自己测试中的失望。
  3. “👀 personally I have a score of 96% out of 277 games.”
    • 亮点：给出个人在相关游戏中的得分率。

情感分析

总体情感倾向较为平淡，有少量消极情绪。主要分歧点在于Mistral 3.1的基准测试结果与实际测试结果的差异。可能的原因是官方基准测试和个人测试环境、测试方法等不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对LG推理模型的测试。
  • 潜在影响：可能促使原帖作者对更多模型进行测试，丰富相关领域的测试数据。

详细内容：

标题：关于 NYT 连接基准测试的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Extended NYT Connections benchmark: Cohere Command A 和 Mistral Small 3.1 结果”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多的点赞和评论。

帖子主要围绕着不同模型在 NYT 连接基准测试中的表现展开。有人指出 Cohere Command A 得分 13.2，Mistral Small 3.1 相比 Mistral Small 3 有所提升，从 8.9 提高到 11.2，并提供了更多信息的链接：https://github.com/lechmazur/nyt-connections/。

讨论的焦点和观点丰富多样。有人认为应该纳入 Nous Hermes 推理模型以保证公平。有人对 QwQ 的性能感到惊讶，觉得它虽是小模型但表现出色。有人分享了自己的个人经历和案例，比如 Low_Amplitude_Worlds 表示自己在 277 场游戏中的得分是 96%，完成每场游戏的推理时间取决于谜题难度，平均在 3 - 5 分钟，且只使用谷歌搜索字典。AnticitizenPrime 也表示有相同的统计数据。

关于基准测试的标准和模型的实际表现存在争议。有人认为 Mistral 3.1 的官方基准未能反映模型的真实能力，比如在草莓测试中表现不佳；但也有人认为类似草莓测试这种特殊问题不能完全代表整体模型性能，模型大多不是基于单个字母而是基于任意长度的标记进行训练。

在这场讨论中，大家各抒己见，共同探讨模型性能的评估标准和实际表现。不过，对于如何准确衡量模型性能以及哪些测试更具代表性，目前尚未达成明确的共识。