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Ling是InclusionAI提供并开源的混合专家（MoE）大型语言模型（LLM）。我们推出了两种不同规模的模型，Ling - Lite和Ling - Plus。Ling - Lite有168亿个参数，其中27.5亿个为激活参数；Ling - Plus有2900亿个参数，其中288亿个为激活参数。与业内现有模型相比，这两个模型都表现出令人印象深刻的性能。Ling - Coder - Lite也是InclusionAI提供并开源的混合专家（MoE）大型语言模型（LLM），有168亿个参数，其中27.5亿个为激活参数。与业内现有模型相比，Ling - Coder - Lite在编码任务上表现出色。具体来说，Ling - Coder - Lite从Ling - Lite的中间检查点进一步预训练，额外纳入了3万亿个标记。这种扩展的预训练显著提高了Ling - Lite的编码能力，同时保留了其在一般语言任务中的强劲表现。更多细节在技术报告Ling - Coder - TR中有描述。还给出了Hugging Face的相关链接[https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ling - 67c51c85b34a7ea0aba94c32](https://huggingface.co/collections/inclusionAI/ling - 67c51c85b34a7ea0aba94c32)、论文链接https://arxiv.org/abs/2503.05139、GitHub链接https://github.com/inclusionAI/Ling，并且推荐阅读论文中的“苦涩教训”部分，还给出了Ling - Lite、Ling - Plus、Ling - Coder - Lite的一些基准测试的图片链接。

讨论总结

这个关于Ling系列模型的讨论涵盖了多个方面。包括模型的性能参数、与其他模型的兼容性、制作方式等，大家提出了很多观点，有对模型某些方面的质疑，也有积极期待其发展的态度，整体讨论氛围较为理性和专业。

主要观点

  1. 👍 询问模型是否与fim兼容
    • 支持理由：对模型功能完整性的关注。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 160亿参数的模型较弱
    • 正方观点：可能与其他类似参数模型对比得出。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 新模型创建专注特定任务会更有利
    • 解释：通过列举适合专注的特定任务领域来阐述。
  4. 💡 Ling系列模型的制作方式很有趣且有重大意义
    • 解释：制作方式包含特定芯片和英伟达产品运用。
  5. 💡 质疑Ling Coder Lite将16B模型与7B Qwen Coder比较的合理性
    • 解释：应与14B的Qwen Coder比较才合理。

金句与有趣评论

  1. “😂 bjodah: fim compatible? low latency autocomplete in IDE backed by local llm is always interesting in my humble opinion.”
    • 亮点：表达对模型功能的兴趣和疑问。
  2. “🤔 16b is too weak, like qwen2.5 7b. but should be super fast.”
    • 亮点：对模型性能的直观判断。
  3. “👀 Billy462：The most interesting thing is how they are made: Using some kind of distributed training including China homegrown chips with pre - embargo and post - embargo nvidia stuff. Pretty huge implications!”
    • 亮点：指出模型制作方式的独特之处。
  4. “🤔 Why do you compare your 16B model with a 7B Qwen Coder? You must compare it with the Qwen Coder 14B.”
    • 亮点：对模型比较对象提出质疑。
  5. “👍 Very nice to see new models and especially MOEs looking forward to see more models and improvements”
    • 亮点：表达对新模型的积极态度。

情感分析

总体情感倾向较为中性，主要分歧点在于对模型性能和比较对象的看法。可能的原因是不同用户基于不同的知识背景和使用需求对模型有不同的期望和评价标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的语言支持情况、能否转换为GGUF格式。
  • 潜在影响：如果这些问题得到解决，可能会影响模型在更多领域的应用和推广，也可能影响相关技术的发展方向。

详细内容：

标题：InclusionAI 推出新的 Ling 系列 MoE 模型引发 Reddit 热议

最近，Reddit 上一个关于 InclusionAI 推出新的 Ling 系列 MoE 模型的帖子引起了广泛关注。这个帖子详细介绍了 Ling 系列模型，包括 Ling-lite、Ling-plus 和 Ling-Coder-lite，并指出它们在性能上与现有行业模型相比表现出色。帖子还提供了相关的链接，如 Hugging Face、Paper、GitHub 等。截至目前，该帖子获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向集中在模型的性能、应用场景、与其他模型的比较以及训练方式等方面。文章将要探讨的核心问题包括 Ling 系列模型的实际表现究竟如何，以及它们在市场中的竞争优势。

在讨论中，有人认为 Ling 系列模型在某些方面具有优势，比如“有人说 16b 的 Ling-Lite 虽然参数不算强大，但速度应该很快。”也有人提出质疑，像“有人指出将 16B 的模型与 7B 的 Qwen Coder 进行比较不太合理，应该与 Qwen Coder 14B 比较。”

有用户分享道：“作为一个新玩家，我认为这家公司/模型应该创建专门针对某些特定任务的模型，比如针对 SQL 和数据库、javascript、react、css 等，这样会更有优势。还认为应该有一个演示站点，同时在下一版本尝试支持量化。”

还有人提到：“Ling 系列模型的训练方式很特别，使用了包括中国国产芯片以及英伟达的东西，这具有重大意义。”

讨论中的共识在于大家都对新模型的出现充满期待，希望看到更多的模型和改进。特别有见地的观点如“新模型应该专注于特定领域，以形成独特的竞争优势。”

总的来说，关于 Ling 系列模型的讨论展现了大家对新技术的关注和期待，也为相关领域的发展提供了多元的思考角度。