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帖子仅提供了一个视频链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1jkxhcu.mp4），无具体内容可翻译

讨论总结

这个讨论主要围绕Gemini 2.5 Pro展开。首先有人认为它表现优异难以被超越，这一观点得到部分人的认同。还提到谷歌的优势是其领先的因素。在与Grok的比较中，有不同观点出现，涉及到两者在数学能力方面的比较以及Grok的运营状况。此外，还存在关于视频提示的提问与解答，也有从代码层面分析Gemini 2.5 Pro的内容，整体氛围较为理性，是一个多方面探讨Gemini 2.5 Pro相关情况的讨论。

主要观点

  1. 👍 Gemini 2.5 Pro表现出色难以被超越。
    • 支持理由：Akii777觉得llama 4加上deepseek 3的更新版本也无法与其相比，s101c表示目前没有其他模型能击败它。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 谷歌运行自己的ASICs是其领先的因素之一。
    • 正方观点：Recoil42指出这是谷歌领先的因素，其他公司要赶上需要时间。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Gemini 2.5 Pro在数学能力上与Grok相当或更低。
    • 支持理由：Spirited_Salad7认为在数学方面与Grok处于同等水平甚至更低。
    • 反对声音：_yustaguy_反驳称Grok只有在使用64的采样时才接近。
  4. 🤔 Grok处于深度亏损且没有API。
    • 支持理由：Recoil42提到Grok处于严重亏损且V3还没有API。
    • 反对声音：无
  5. 👀 存在对运行LLM服务是否盈利的疑问。
    • 支持理由：由关于Grok运营状况的讨论引发。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Akii777: This is just insane. Don’t think that llama 4 can beat it given we also have deepseek 3 updated version.”
    • 亮点：通过与llama 4和deepseek 3的对比，强调Gemini 2.5 Pro的优秀。
  2. “🤔 s101c: At the current moment, no other model can beat it. Not even Claude.”
    • 亮点：进一步说明Gemini 2.5 Pro难以被其他模型击败。
  3. “👀 Spirited_Salad7: Actually, it’s on par with Grok in terms of math—maybe even lower. But it’s the closest thing we have to Sonnet 3.7.”
    • 亮点：将Gemini 2.5 Pro与Grok在数学能力上进行比较，并提及与Sonnet 3.7的关系。
  4. “😎 yustaguy: No, it’s not. Grok comes close only when it’s using sampling of 64.”
    • 亮点：对之前关于Gemini 2.5 Pro和Grok比较的观点进行反驳。
  5. “💡 Recoil42: Grok is also definitely running at a deep loss and V3 still does not have an API. It’s just Elon Musk brute forcing his way to the front of the leaderboards, at the moment.”
    • 亮点：揭示Grok的运营状况不佳且提及马斯克的影响。

情感分析

总体情感倾向是比较理性客观的。主要分歧点在于Gemini 2.5 Pro和Grok的比较方面，例如在数学能力的对比上。可能的原因是不同人对这两个模型的了解程度和评判标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：从代码层面分析模型能力可能会引发后续更多关于模型技术实现方面的讨论。
  • 潜在影响：如果更多关注模型的技术实现，可能会促使相关公司在技术研发和优化上更加深入，对人工智能领域的技术发展有推动作用。

详细内容：

标题：Gemini 2.5 Pro 引发热议

近日，Reddit 上一则关于 Gemini 2.5 Pro 的讨论吸引了众多目光。该帖子中包含了一个视频链接：https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1jkxhcu.mp4 ，引发了大量的讨论，获得了极高的关注度。

讨论的焦点主要集中在 Gemini 2.5 Pro 与其他模型的比较和其独特之处。有人认为 llama 4 无法与之抗衡，即便 deepseek 3 有更新版本。也有人觉得当前没有其他模型能超越它，连 Claude 也不行，希望这能激励其他竞争者尽快调整模型。还有用户指出，这不仅是模型的问题，谷歌在运行自己的 ASICs，在这方面领先其他对手好几代。

有人认为 Gemini 2.5 Pro 在数学方面与 Grok 相当，甚至可能更低，但它是最接近 Sonnet 3.7 的。但也有人反驳说，只有当 Grok 使用 64 的采样时才接近。还有人提到 Grok 处于严重亏损状态且 V3 仍没有 API，这只是埃隆·马斯克强行领先的手段。

有人好奇是否其他运行 LLM 服务的在赚钱，有人认为谷歌可能是盈利的，因为 TPU 成本低。

关于该模型的具体情况，有人询问具体的提示是什么，还有人提到看代码似乎只是使用了物理引擎（pymunk），甚至认为应该改变旋转球的提示以禁止使用物理库。

这场讨论中，各方观点激烈交锋，有人对 Gemini 2.5 Pro 充满信心，认为它具有领先优势；也有人对其持保留态度，认为其他模型仍有机会追赶。究竟 Gemini 2.5 Pro 能否持续保持领先，还需进一步观察和讨论。