原贴链接

今天第一次使用Mistral 24b。天哪，这个东西多棒啊！而且速度也很快！终于有一个翻译完美的模型了。这个模型值得保留。

讨论总结

整个讨论主要围绕Mistral 24b展开。原帖作者分享了首次使用Mistral 24b的良好体验，特别是其翻译功能和速度。评论者们在此基础上进行多方面的讨论，如Mistral 24b在特定配置下的运行情况、与其他模型（如Gemma 3、Llama 3.x等）的对比、在不同任务（如小说创作、编码）中的适用性，也涉及到硬件相关的疑问，总体氛围比较积极，大家对Mistral 24b的关注度较高。

主要观点

  1. 👍 Mistral 24b在特定配置下运行很棒。
    • 支持理由：评论者提到在5090上使用Q8且有16k的上下文时运行很棒。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral 24b在翻译方面表现优秀。
    • 正方观点：与Gemma 3相比，Gemma 3存在很多翻译错误，而Mistral 24b在多种西欧语言方面表现出色。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 存在比Mistral 24b更好的模型即Mistral 3.1 24B。
    • 解释：评论者向原帖作者推荐Mistral 3.1 24B这个新模型，认为其比Mistral 24B更好。
  4. 💡 不喜欢Mistral 24b用于小说创作，但认可其在编码等其他用途上的有用性。
    • 解释：评论者表达了对Mistral 24b用于小说创作的厌恶，但认为其在编码有一定用处。
  5. 💡 Mistral在对话方面比较无趣，但作为主力模型却是首选。
    • 解释：将Mistral与Llama 3.x对比，指出Mistral对话方面不足，但作为主力模型有优势。

金句与有趣评论

  1. “😂 Q8 with 16k context on 5090, it rips, love it.”
    • 亮点：生动地表达了Mistral 24b在特定配置下运行很棒的感受。
  2. “🤔 Yes, but too many translation errors, I did not have those with Gemma 2.”
    • 亮点：通过与Gemma 2对比，突出Mistral 24b在翻译方面的优势。
  3. “👀 Mistral is quite boring in conversation compared to say Llama 3.x, but as a workhorse is my go - to model since it came out.”
    • 亮点：清晰地对比了Mistral和Llama 3.x在不同使用场景下的特性。
  4. “😂 我讨厌它用于小说写作，但在其他用途上，比如编码，觉得它有点用处。”
    • 亮点：直接表达对Mistral 24b在不同用途上的不同态度。
  5. “🤔 我已经让Gemma3 - 27B写出非常非常好的小说了，但需要大量的提示工作，比如20KB带有指令和写作样本的文本。”
    • 亮点：详细阐述了Gemma3在小说创作中的使用情况。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对Mistral 24b的评价大多是正面的，如在翻译、作为主力模型等方面的肯定。主要分歧点在于Mistral 24b在小说创作方面的适用性以及与其他模型对比时的优劣，可能的原因是不同用户的使用需求和体验不同，对模型的期望和评价标准也存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：特定领域的语言模型发展趋势可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对于模型开发者来说，不同用户对模型在不同任务中的评价会影响他们对模型的优化方向；对于使用者来说，有助于根据自身需求选择合适的模型。

详细内容：

《关于 Mistral 24b 的热门讨论》

近日，Reddit 上出现了一则关于 Mistral 24b 的热门帖子，引发了众多用户的热烈讨论。原帖作者兴奋地表示首次使用 Mistral 24b 的体验极佳，称赞其性能出色且翻译精准。该帖子获得了较高的关注度，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 Mistral 24b 与其他模型的对比、在不同领域的表现以及硬件配置需求等方面。

有人说：“[330d] Q8 搭配 16k 上下文在 5090 上，效果很棒，很喜欢。”还有用户分享：“我真的很喜欢它。可惜我的电脑配置跟不上，我不得不使用 openrouter 。”

有人将 Mistral 24b 与 Gemma 3 进行对比测试，发现 Gemma 3 存在较多翻译错误。比如有人提到：“我测试了，但是 Gemma 3 有太多翻译错误，我用 Gemma 2 就没有这些问题。Phi-4 尽管只有 14b 但也不错，但这个 Mistral 是我遇到的最好的。”

对于 Mistral 24b 在不同领域的表现，有人认为它在西欧语言处理方面一直非常出色，但也有人表示它不适合写小说，反而在编码等方面有用。比如：“我讨厌它用于小说写作，但觉得它在其他用途上有点用处，比如编码。”

在硬件方面，有人提出关于购买 5080 显卡的疑问，担心 16GB 的 VRAM 是否够用。有人回复：“你可以溢出到系统内存，但你不会真的想这样做，性能会大幅下降。有 16GB VRAM 会有点受限。”

这场讨论中的共识在于大家都对 Mistral 24b 的性能表现给予了关注，并从不同角度分享了自己的使用体验和看法。一些独特的观点，如有人通过训练 LoRA 让模型更友好，丰富了讨论的内容。

总之，Reddit 上关于 Mistral 24b 的讨论展现了用户对新模型的热情探索和深入思考，为更多人了解和使用该模型提供了有价值的参考。