云中江树 01月10日
Meta重磅发布Llama 3.3,为什么不敢对比这个中国模型?
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Meta发布新一代AI模型Llama 3.3,声称70B参数量可达405B性能,但对比中却未提及中国Qwen模型,引发网友热议。有用户发现Llama 3.3与Qwen 72B实力相当,甚至Qwen的32B版本也能与之匹敌。尽管Llama 3在工具使用和指令遵循方面有优势,但Qwen在某些测试中表现更佳。Meta的选择性对比引发了对AI竞争格局的思考,开源社区的活跃也让人看到技术创新的新方向。这场“选择性失明”的背后,揭示了AI领域商业策略和技术实力的较量。

🤔Meta发布Llama 3.3,性能号称强大,但对比时却选择性忽略中国Qwen模型,引发网友关注和讨论。

📊用户实测对比显示,Llama 3.3 70B与Qwen 72B实力接近,甚至Qwen 32B版本也能匹敌,在某些测试中表现更优,并非Meta宣传的绝对领先。

⚙️Llama 3在工具使用和指令遵循方面表现较好,但有用户反馈Qwen在家庭助手场景中更不易混乱,各有优劣势。

🌐网友调侃Meta选择性对比,并指出这种做法可能反而促进开源社区发展,倒逼创新,推动AI技术进步。

🤫“选择性失明”的背后,揭示了全球AI竞争的复杂性,也凸显了开源社区在AI发展中的重要作用。

原创 LangGPT 2024-12-09 11:44 新加坡

在技术的世界里,沉默有时比喧嚣更能说明问题。

最近,Meta重磅发布了新一代AI模型Llama 3.3,号称用70B的参数量就能达到405B的性能,这波操作本该成为焦点。但眼尖的网友们却发现了一个更有趣的细节...

神秘消失的对手

中国的Qwen模型"被消失"了?!

这个发现直接让Reddit帖子获得了176个赞,成为最热评论,看来大家都发现了这个"此地无银三百两"的操作~

老哥(带着姜文式笑容)评论道:"As usual, Qwen comparison is conspicuously absent."(老规矩,Qwen的对比数据又神秘消失了)

另一位网友更是直接点破:"I think it is because they don't want to show any Chinese models being comparable."(我觉得是因为他们不想展示中国模型的可比性)

这条评论获得了82个赞,看来大家都懂的都懂啊~

有趣的选择性对比

Meta选择性对比了这些对手:

CDN media

结果一位网友直接整活:"Meanwhile it's compared to checks notes Amazon Nova Pro? What the fuck is Amazon Nova Pro?"(等下,对比Amazon Nova Pro?这玩意儿是啥啊?)?

真相大白:数据会说话

资深用户@DeProgrammer99做了一个详细对比,发现:

CDN media

实测反馈也很有意思:

神转折:有人支持这种"选择性失明"?!

有意思的是,居然有网友支持这种做法:"I actually prefer it like this, we don't want attention on Qwen. If the politicians get a whiff of air that Chinese models are cooking..."(我其实更喜欢这样,我们不想引起对Qwen的关注。如果政客们意识中国模型在崛起...)

技术角力:细节见真章

上下文之争也很精彩:

意外收获:倒逼创新?

一位网友的调侃引发深思:"This is how OpenAI creates intelligence too cheap to measure. By forcing people to build open source"

(这就是OpenAI如何创造"便宜到无法衡量的 AI ",通过逼大家做开源)?

结语:开源江湖的暗潮涌动

这场看似普通的模型发布会,却意外揭示了AI领域的诸多有趣现象:

最重要的是,在这场"选择性失明"的背后,我们看到了全球AI竞争的新格局。正如网友所说,有时候"看不见"的东西,才是最值得关注的。

"因为在AI的世界里,最迷人的永远是那些未被说出的真相。"


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