原贴链接

你们更喜欢用哪个呢？我没怎么测试过Nemotron Super 49B，但我非常喜欢Llama 3.3 70B。请分享一下你们更喜欢其中一个的原因。

讨论总结

这是一个关于Llama 3.3 70B和Nemotron Super 49B对比使用的讨论。原帖作者询问大家对这两个模型的偏好并希望分享理由。评论者们从不同角度给出了自己的看法，包括对Nemotron Super 49B的模式特点、输出情况、能力削减等方面的评价，也有直接表明对两个模型的偏好的，整体讨论氛围比较理性。

主要观点

  1. 👍 Llama - 3.3 - Nemotron - Super - 49B - v1模型有默认和推理两种模式，默认模式在标记效率和总体可用性方面更可行
    • 支持理由：经过测试者3天本地测试，从多方面对比得出结论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不喜欢Nemotron是因为其输出过多且碍事
    • 正方观点：普通llama能简短精准作答，相比之下Nemotron输出太多。
    • 反方观点：可以用系统提示关闭思考功能来解决输出过多。
  3. 💡 相比llama 3.1或3.3，更喜欢nemotron 51B
    • 支持理由：认为51B和3.1一样聪明，但更小且速度更快。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 Llama 3.3 70B更好
    • 支持理由：无（只是主观认为）。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 Nemotron Super 49B达到50B左右是不错的，在理解方面可与70B竞争
    • 支持理由：通过对模型使用情况的分析得出。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Normal llama does what you ask, short and to the point. Nemotron made too much output that was in the way.”
    • 亮点：简洁明了地对比出普通llama和Nemotron在输出上的差异，表达对Nemotron的不满。
  2. “🤔 i like nemotron 51b much more than normal llama 3.1 or 3.3.”
    • 亮点：直接表明对nemotron 51B的偏好。
  3. “👀 49b seems to have gone too far with scooping out the brains of llama 3.3.”
    • 亮点：形象地表达出对49B版本削减llama 3.3能力过度的看法。
  4. “😉 Being nemotron it likes to put everything into lists and bullets so you need strong system prompt and last assistant prefix instructions to prevent that, but then it works nice.”
    • 亮点：指出Nemotron的模型特性以及应对方法。
  5. “💭 It is fine and good to have something around 50B.”
    • 亮点：对Nemotron Super 49B达到50B左右表示认可。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对Llama 3.3 70B和Nemotron Super 49B的评价上。产生分歧的可能原因是大家使用模型的场景、需求以及对模型的期望不同，导致对模型的不同特性有不同的重视程度。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何通过指令优化模型输出效果，如针对Nemotron的系统提示等。
  • 潜在影响：对模型开发者来说，可以根据这些反馈优化模型，提高用户体验；对使用者来说，能更好地选择适合自己需求的模型。

详细内容：

标题：Llama 3.3 70B 与 Nemotron Super 49B 的热门讨论

在 Reddit 上，有一个关于“Llama 3.3 70B 与 Nemotron Super 49B 哪个更好用”的热门讨论，引发了众多网友的关注和热议。该帖子获得了大量的点赞和众多评论。

帖子中主要探讨了用户对于这两个模型的使用体验和偏好原因。其中一位网友分享了自己为期 3 天的测试结果。他指出 Nemotron Super 49B 有两种模式，即推理模式和默认模式。在默认行为方面，尽管未正式“思考”，但使用的令牌数比传统模型多约 92%，在推理方面表现强劲，在 STEM 和编码任务中表现出色，但在实用领域有一些弱点，在精确遵循指令时会产生有缺陷的输出。整体能力对于其 49B 的规模来说非常高，与 Llama 3.3 70B 大致相当。在推理模式下，产生的令牌数比非推理模式多约 167%，但在推理部分得分略低，部分原因是过度思考或更有可能得出有创意但最终错误的解决方案。同时，在 STEM 特别是数学方面有所改进，在遵循更高精度指令方面也有提升。总体而言，在总加权评分方面，默认模式在令牌效率和一般可用性方面更可行。

有人表示感谢分享测试结果，也有人不喜欢 Nemotron，认为普通 Llama 能做到简短准确，而 Nemotron 输出太多造成干扰。还有人提到是否尝试通过系统提示关闭思考模式，另有人分享了使用推理模式结合 RAG 获得良好结果。有人认为 L3.3 70b 在推理部分更出色，也有人更喜欢 Nemotron 51b 而非普通 Llama 3.1 或 3.3，觉得 49B 对 Llama 3.3 的改动过大。还有人指出 Nemotron 喜欢将内容以列表和项目符号呈现，需要强大的系统提示和最后的助手前缀指令来避免，但作为标准的 LLM 可以与 70B 在理解方面竞争。

在这场讨论中，大家对于两个模型的性能、输出特点以及可用性等方面存在不同的看法。有人看重推理能力，有人注重简洁高效。而关于如何更好地利用这些模型，以及它们各自的优势和不足，成为了讨论的焦点。

那么，究竟哪个模型更适合您的需求呢？这或许取决于您的具体使用场景和期望。