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讨论总结

该讨论围绕Gemma 3 27B和Mistral Small 3.1的LiveBench结果展开。大家从多个角度对这两个模型以及其他相关模型进行评价，包括模型在不同任务中的表现、与其他模型的对比、存在的问题（如幻觉、审查过度）、运行所需的VRAM等。讨论热度不一，有积极分享使用体验的，也有对某些现象表示困惑的。

主要观点

  1. 👍 Gemma 3 27B在24G卡上运行有类似本地运行云模型的体验。
    • 支持理由：NNN_Throwaway2亲身体验。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma 3 27B正在超越Claude 3 Opus。
    • 正方观点：Outrageous_Umpire认为其在性能上正在超越。
    • 反方观点：-Ellary-指出Gemma 3 27B存在很多问题，并不像所说的那样超越。
  3. 💡 Gemma 3 27B模型在精确任务中有幻觉问题。
    • 评论者通过使用发现此问题。
  4. 💡 Mistral 3.1是与Cline配合良好的小模型。
    • 支持理由：zephyr_33的使用体验表明二者配合良好。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 Gemma 3 27B接近Qwen 2.5 72B，参数少且有支持功能，但编码能力不如Qwen。
    • 支持理由：Vivid_Dot_6405通过对比得出结论。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Gemma 3 27B is the closest I’ve come to feeling like I’m running a cloud model locally on a 24G card.”
    • 亮点：直观地描述了Gemma 3 27B在24G卡上运行的体验。
  2. “🤔 It’s beating Claude 3 Opus.”
    • 亮点：提出了Gemma 3 27B在性能上超越Claude 3 Opus的观点。
  3. “👀 Gemma 3 27b is a fine model, but for now kinda struggle with hallucinations at more precise tasks”
    • 亮点：指出Gemma 3 27B在精确任务中的幻觉问题。
  4. “😎 Personally not a fan of flash 2.0, it is just not smart enough.”
    • 亮点：表达对Flash 2.0不智能的看法。
  5. “🤨 Gemma 3 27b is my current favorite general - purpose model. It’s writing style is nice, it’s smart for its size, and it has vision supported in llama.cpp. It really is a gem.”
    • 亮点：阐述Gemma 3 27b作为通用模型的优点。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于Gemma 3 27B是否真的超越Claude 3 Opus以及Gemma 3 27B模型的好坏，原因是不同人有不同的使用体验和评判标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于LLM基准测试的探讨可能会引发更多人关注并深入讨论如何确定一个可靠的基准测试。
  • 潜在影响：对人工智能模型的发展和优化有一定影响，例如促使模型开发者关注模型的幻觉问题、审查问题等，以提高模型的性能和实用性。

详细内容：

标题：关于 Gemma 3 27B 和 Mistral Small 3.1 的热门讨论

近日，Reddit 上一则关于“Gemma 3 27B 和 Mistral Small 3.1 LiveBench 结果”的帖子引发了众多关注，获得了大量点赞和评论。帖子主要围绕这两款模型的性能、特点、优势和不足展开了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人表示，Gemma 3 27B 让人感觉就像在本地 24G 卡上运行云模型。还有人说，虽然在运行 12B 版本，但它的节奏和交流方式相比其他本地模型更显专业。不过，也有人指出 12B 模型喜欢把所有内容都整理成 2 - 3 级列表，有时合理，有时则完全没必要。有人体验后认为，尝试了多种尺寸后，27B 版本的 Gemma 3 优于较小的尺寸，是一个非常出色的模型。有人将其用于日常辅助，比如重写职位描述等。在编程时，更多是将其作为替代 Stack overflow 的工具。

有人觉得该模型在情感智力和创造力方面与 GPT 4.5 相当，在拥有 128GB VRAM 的 MacBook Pro 上运行效果很好。但也有人认为对于 24G 卡来说，它占用的上下文太多，并且在有限 VRAM 下所需的量化运行效果不佳。

有人认为 Gemma 3 27B 在更精确的任务中存在幻觉问题，在创意任务中存在过度审查和过度使用点的情况，但在其他任务上表现出色。还有人将其与 Qwen 2.5 进行比较，认为在某些方面表现不错，但在编码方面不如 Qwen。

对于 Mistral Small 3.1，有人认为它是与 Cline 配合良好的最小模型。但也有人质疑它的编码能力，并将其与 Sonnet 3.7、Flash 2.0 或 Qwen Coder 进行比较。有人认为 Sonnet 是无可争议的王者，但成本太高，而 Mistral 3.1 与之有可比性。

有人表示，到目前为止更喜欢 Mistral 的写作风格，但 Gemma 3 在输出方面更好。也有人觉得 Gemma 3 过于热情的积极强化可能会让人感到厌烦。

有人指出如今不同的 LLM 基准测试让人困惑，不知道哪个相关且值得信赖。有人提供了相关链接[https://dubesor.de/benchtable]，并表示其结果相对可信。

有人认为 Mistral 模型在某些方面过度审查，总是期待用户表现最差，并且喜欢转移话题。

讨论中的共识是这两款模型各有优缺点，选择取决于个人的需求和使用场景。特别有见地的观点是，应该根据自己的具体任务来评估模型，而不是仅仅依赖基准测试。

总的来说，关于 Gemma 3 27B 和 Mistral Small 3.1 的讨论丰富多样，反映了大家对这两款模型的深入思考和探索。