原贴链接

https://huggingface.co/bartowski/mistralai_Mistral - Small - 3.1 - 24B - Instruct - 2503 - GGUF。传说中的它（此处未明确指代，推测是模型相关）！

讨论总结

此讨论围绕bartowski/mistralai_Mistral - Small - 3.1 - 24B - Instruct - 2503 - GGUF模型展开。评论者提及了模型的多个方面，包括视觉功能支持情况、与其他模型的比较、不同版本之间的差异、模型参数查找、与库的兼容性、量化相关问题等，同时也有对模型的正面评价和简单的感谢回应，整体氛围积极，且存在不少疑问探讨。

主要观点

  1. 👍 llama.cpp目前仅支持文本转换，不支持视觉功能且由于上游原因需等待视觉支持
    • 支持理由：评论者Jujaga指出了这一现状并且说明是因为上游原因。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 bartowski/mistralai_Mistral - Small - 3.1 - 24B - Instruct - 2503 - GGUF模型很棒且调用后端工具表现完美
    • 正方观点：评论者LocoMod使用体验很好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对bartowski/mistralai_Mistral - Small - 3.1 - 24B - Instruct - 2503 - GGUF与Dan’s personality engine的比较感兴趣
    • 解释：评论者xoexohexox日常使用Dan’s personality engine，好奇两者比较情况。
  4. 💡 2503版本的非视觉部分与2501版本有改变且文本能力有稍许提升
    • 解释：评论者NNN_Throwaway2提问，pigeon57434回复确认。
  5. 💡 对模型最佳参数的查找方式存在疑惑
    • 解释：新手提问如何查找特定模型的最佳参数。

金句与有趣评论

  1. “😂 If you’re looking for vision support too we’ll have to wait a bit longer due to upstream.”
    • 亮点：指出视觉功能等待的原因是上游因素。
  2. “🤔 Absolutely fantastic model.”
    • 亮点：简洁表达对模型的高度评价。
  3. “👀 My current daily driver, wondering how it compares.”
    • 亮点：表明对两个模型比较的好奇且提及自己日常使用的模型。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对模型要么表达正面评价，要么只是简单感谢。主要分歧点较少，主要集中在一些技术细节方面的疑惑，如模型版本差异、参数查找、兼容性等，这可能是由于模型本身较为复杂，涉及到多方面的技术知识，不同用户在使用或了解过程中有不同的关注点和知识储备。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型与其他项目（如Dan’s personality engine）的比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果这些疑惑（如模型参数查找、兼容性等）得到解决，可能会提高该模型在相关领域（如人工智能应用开发）的使用效率，促进模型的进一步推广和应用。

详细内容：

标题：关于 bartowski/mistralai_Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF 的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“bartowski/mistralai_Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关链接（https://huggingface.co/bartowski/mistralai_Mistral-Small-3.1-24B-Instruct-2503-GGUF），并发出“ The man, the myth, the legend! ”的感叹。此帖获得了众多的点赞和大量的评论，引发了一系列热烈的讨论。

讨论的焦点主要集中在模型的功能和特点上。有人指出，在 llama.cpp 中，文本转换功能存在，而视觉功能目前还不支持，需要再等待一段时间。有用户调侃道：“我会再用自己的眼睛去识别物体一段时间。”还有人表示虽然存在一些问题，但至少可以识别某些物体，怀疑该模型还做不到。同时，关于是否有工作正在进行以添加支持功能，存在不同的看法，有人说有，有人则表示实际上没有。也有人猜测 Mistral.rs 可能会比 llama.cpp 更早支持视觉功能。

有人认为这是一个绝对出色的模型，将成为其主要使用的模型，因为在后端调用相关工具时表现良好。还有人对提及后端工具的用户开玩笑说能看出是企业资源规划的粉丝。另外，有人好奇这个模型与 Dan 的个性引擎的比较，提供了相关链接进一步探讨。有人指出该模型的文本能力相较于 2501 有所提升。有新手提问如何找到模型的最佳参数，不知道在这种情况下是否可以将上下文设置为 128k 以及其他参数如何设置。有人询问能否使用 hugging face 转换器库。还有人对“IQ3_M”量化的下载和使用提出疑问。

总之，关于这个模型的讨论丰富多样，既有对其功能的肯定，也有对存在问题的探讨和疑问。但正是这些不同的声音，让大家对这个模型有了更全面的认识和思考。