原贴链接

看来这将是忙碌的一周。我刚刚发布了与Gemma的对比结果，现在这里是Mistral在相同基准下的测试结果。Mistral在这里真的让我很惊讶——在一些任务上击败了Gemma 3 - 27b，而Gemma 3 - 27b本身击败了gpt - 4 - o mini。最令人印象深刻的是在我们的RAG测试中没有出现幻觉，而Gemma在这方面表现不佳。[https://www.youtube.com/watch?v=pdwHxvJ80eM]

讨论总结

这是一个关于Mistral模型测试的讨论。原帖分享了Mistral在一些任务中的表现并强调其在RAG测试中无幻觉。评论者的关注点多样，有对Mistral无幻觉表现的赞赏，有对Mistral与其他模型比较的讨论，包括与gpt - 4 - o mini在不同参数下的比较，还有对Mistral视觉能力、与qwen coder 32b性能比较的探讨，以及以特定条件评判模型价值等方面，整体氛围积极且富有探索性。

主要观点

  1. 👍 对Mistral无幻觉的表现给予肯定。
    • 支持理由：RAG测试中无幻觉是很好的表现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 过去一个月推出的低至20亿参数的模型能击败gpt 4 - o mini。
    • 正方观点：根据图表得出的结论。
    • 反方观点：gpt - 4o - mini质量不高，比较对象质量低会影响结论可信度。
  3. 💡 以温度0.15为评判模型是否有用的标准。
    • 解释：认为不能满足此标准的模型是无用的，对Mistral有这样表现并不感到意外。
  4. 🌟 Mistral与qwen coder 32b存在比较关系，且Mistral在sql代码生成方面胜过qwen。
    • 支持理由：有相关链接为证。
    • 反对声音：无。
  5. 😎 对Mistral的视觉能力提出疑问。
    • 解释：想了解Mistral在视觉方面的能力。

金句与有趣评论

  1. “😂 Zero hallucinations with RAG? Wonderful!”
    • 亮点：直接表达对Mistral无幻觉表现的惊喜与赞赏。
  2. “🤔 h1pp0star：If you believe the charts, every model that came out in the last month down to 2b can beat gpt 4 - o mini now”
    • 亮点：提出一个比较有争议性的观点，引发后续关于模型比较的讨论。
  3. “👀 Ok - Contribution9043：I did some tests, and I am finding 25B to be a good size if you really want to beat gpt - 4 - o mini.”
    • 亮点：分享自己测试得出的能击败gpt - 4 - o mini的模型参数。
  4. “💡 aadoop6：How is it with vision capabilities?”
    • 亮点：开启关于Mistral视觉能力的讨论话题。
  5. “👍 回复者：It beat qwen in sql code generation - this is the qwen [https://app.promptjudy.com/public - runs?runId = sql - query - generator–1782564830 - Qwen%2FQwen2.5 - Coder - 32B - Instruct%232XY0c1rycWV7eA2CgfMad]”
    • 亮点：提供Mistral与qwen coder 32b比较的具体证据。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于以什么样的标准评判模型的好坏，如对于低参数模型能否击败gpt - 4 - o mini存在不同看法，以及以温度为标准评判模型价值也有争议。可能的原因是不同评论者有不同的使用场景和对模型的期望，从而导致在评判标准上存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral的视觉能力相关测试结果，包括vlm测试和OCR能力情况。
  • 潜在影响：对模型开发和选择有指导意义，如果Mistral在视觉能力方面表现出色，可能会吸引更多相关领域的应用；对模型比较研究也有推动作用，促使更多关于不同模型在各种任务上的比较研究。

详细内容：

标题：Mistral Small 3.1 测试引发热烈讨论

最近，Reddit 上一篇关于“Mistral Small 3.1 测试”的帖子吸引了众多关注。原帖介绍了 Mistral 与 Gemma 等模型在相同基准下的对比情况，并提到 Mistral 在某些任务上的出色表现，如在 RAG 测试中零幻觉，还提供了相关视频链接https://www.youtube.com/watch?v=pdwHxvJ80eM。此帖获得了大量点赞和众多评论，引发了关于模型性能、适用场景等方面的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人对 RAG 测试中零幻觉的结果表示惊叹，并询问是否涉及工具调用，还分享了自己即将开展的依赖工具调用的项目经历。 有用户经过测试，认为 25B 是一个不错的尺寸，如果想要击败 gpt-4-o mini 的话。比如在相关视频中，Gemma 12b、4b 和 1b 的表现逐渐变差，而 27B 和现在的 Mistral small 在其测试中超过了 4-o mini。 有人认为约 32B 是能获得稳定、良好输出的理想尺寸。 也有人感慨自己仍不得不认可 GPT-4o 在 LMArena 中的最佳答案。 还有人对 Mistral 的视觉能力、OCR 能力表示好奇，并提到其上个月在在线平台/API 上对 OCR 能力的宣传，期待它在 Mistral small 中的表现。

对于模型性能的评价存在一定的共识，比如不少人认为 25B 以上的尺寸在某些方面表现更优。但也存在不同声音，有人认为 2B 尺寸过小，也有人觉得与 gpt-4-o mini 对比的模型质量不高。

特别有见地的观点如，有人提出如果模型在 temp=0.15 时无法完成任务，那就是无用的。还有用户提到会进行 vlm 测试并准备了相关测试。

总之，这次关于 Mistral Small 3.1 的讨论展现了大家对模型性能的高度关注和深入思考，不同观点的交流和碰撞为进一步了解和评估模型提供了更多视角。