Redmi Pad評測：紅米充滿野心的一次嘗試
從Note系列到K系列，從藍牙耳機到筆記本電腦，紅米不知不覺之間也已經形成了自己頗有競爭力的產品體系，在中端和次旗艦市場上甚至要比小米新機的表現來得更好，正所謂“大丈夫生居
不知道李彥宏現在心情如何。
就在他公開表示 “ 開源模型會越來越落后 ” 的 3 天后，活菩薩小扎慢悠悠地登場了。
絲毫不給面子，以一己之力掀翻了桌子。
現在， Meta 正式發布了全新的 Llama 3 模型，還一次上新了 8B 和 70B 兩個參數版本。
它的訓練數據集比 Llama 2 整整大了 7 倍，達到了 15T ，容量也是上一代的兩倍，支持 8K 上下文長度。
目前，它們已經接入了 Meta 新發布的智能助手 Meta AI 中，所有人都可以免費使用。
這兩個模型同樣全面開源，開發者可以免費下載，并且用于商用。（ 不過要注意的是，如果 MAU 超過 7 億，你得申請特殊商業許可 ）
小扎這是誓死要在開源這條路上，一條道走到黑了。
當然更炸裂的是， Llama 3 的實力除了穩居開源大模型榜首外，甚至還能在一定程度上，薄紗 Gemini Pro 1.5 、 Claude 3 Sonnet 等處于第一梯隊的閉源大模型。
有網友更新了一份現有大模型的能力和參數對應表，能看到 Llama 3 的兩個模型的表現都相當亮眼。
這，可以說是給大模型的開源派大漲了一波士氣。
反正消息一出爐，開源社區立馬就沸騰了，各種梗圖滿天飛，感謝著小扎又帶兄弟們沖了一次。
不過，既然模型已經上線了，看再多的技術細節和跑分數據，都不如咱們親自上手試試。
稍微有些可惜的是，目前發出的這兩個版本，還沒有辦法支持中文輸出。
也暫時只有文字對話和畫圖這兩個簡單的功能。在各家多模態打磨得出神入化的現在，多少有點 OUT 了。
不過好在這次 Meta 的圖片輸出，有一個挺新奇的功能。
我們在聊天框里輸入文字，不需要發送， Llama 3 就會實時根據內容生成圖像。
比如我分幾次在對話框輸入了【 一只貓在睡覺、跳舞和跳躍 】，就能看到屏幕上生成的圖片內容在跟著實時變化。
到了文字輸出這邊，驚喜度就不高了。
既然它在測試中，說自己在編程、多選題等等方面，都趕超 Claude 3 的中型版本，咱也著重測了測這方面的虛實。
我測了很多題，這里就只放出兩邊有差別的地方。比如簡單的邏輯推理：我今天有 3 個蘋果，昨天吃了一個，今天還剩幾個？Llama 3 完全沒有壓力，輕松駕馭。
但同樣的題拋給 Claude 3 ，卻被完全繞進去了。
不過，后面我后面簡單測了幾道代碼能力，反而 Claude 3 的表現更讓人驚艷。
我要求 Llama 3 給我做兩個簡單的 html 小游戲。
結果，做出的貪吃蛇和打磚塊游戲，都沒有辦法正常運行。
游戲還沒有開始，就顯示 Game Over 了。
但 Claude 3 這邊做的，雖說有點小瑕疵，游戲重新開始之后，分數不會刷新。
但除此之外都很完美，游戲能有正常運行。而且生成速度巨快，幾秒鐘就做出來。
上一次見到這個速度的，還是 GPT-4 。
而在后面的開放題， Llama 3 則又馬上扳回了一城。
我給了一個開放性的問題：類人機器人的未來會是什么樣子？
幾個字的小問題， Llama 3 按照短期、中期和遠期，三個階段來分點構思了一下可能性。
Claude 3 這邊就有些中規中矩了，跟上面分時間、分點羅列的優等生比，遜色不少。
整體測試下來，Llama 3 和閉源的 Claude 3 基本打得有來有回，甚至一些方面小勝。但如果只能做到這個程度， Meta 這次更新根本沒法在圈子里掀起這么大風浪。
這倆模型并不是重頭戲，真正牛叉的地方，是官網里提到的一個信息：400B+ 參數級的 Llama 3 正在訓練準備中了。
從紙面的各項數據上看，它各方面都強得可怕。
Llama 的產品副總裁 Ragavan Srinivasan 在一次采訪中說，這個版本可以媲美同類的一流專業模型，不僅做到媲美，很多功能表現，還要強過 Claude 3 的超大杯版本和 GPT-4 。
雖說 Meta 認為還要評估一下安全性，再決定開不開源，但消息一出，業內早已經開始狂歡了。
因為開源社區的人，或許不用等著 OpenAI 重拾初心，就能到調教、魔改上GPT-4 級別的模型了。
英偉達科學家直接就發文說，小扎這個 400B+ 的模型，將會是行業的一個分水嶺，會改變很多公司和研究的未來。
剛好今天過生日的前百度首席科學家、谷歌大腦之父吳恩達，也說 Meta 這次更新，是他有史以來收到過好的生日禮物。
可想而知， Llama 3 給行業帶來的震撼。
目前，這個 400B+ 的終極版本預計將會在夏天發布。
OpenAI 再不發力，Llama 3 為代表的開源大模型，徹底超車閉源大模型的歷史時刻，可能真的就要來臨了。
而早在 Llama 3 發布之前，大模型是開源牛，還是閉源好的問題，其實早就吵得不可開交了。
兩邊陣營都不缺大佬，李彥宏所說的， “ 開源模型會越來越落后 ” ，我覺得邏輯上是很自洽的。因為閉源公司有成熟的商業模式，有更多的資金和人力砸進去搞研究，自己辛苦研發的成果，也可以得到保護。簡而言之就是能賺錢，能賺錢才能聚集算力、聚集人才。
反觀很多開源模型，不僅商業模式還在探索中，有的也都是零零散散的小規模產品。月之暗面的楊植麟就曾發表過類似的觀點，說是大部分基于開源大模型的應用，沒有經過大算力的驗證，它們在性能的穩定性、未來的可擴展性都不好說。
而支持開源的這一派，我同樣也覺得不無道理。
朱嘯虎曾經表達過一個看法，閉源現在確實領先于開源，但開源模型終會追上。
“OpenAI 就一兩百個工程師，開源的全世界幾百萬、幾千萬工程師在用，怎么可能一直比非開源的落后？ ”
開源社區用了一年時間，就超過了 GPT-3.5 ，現在已經來到 GPT-4 水平。而現在 Llama 3 等模型的大力趕超，正在不斷驗證這句話。
比爾蓋茨早年間，曾經公開吐槽過 Linux 系統，覺得它從商業上來看根本不可行，既不能保護自己的知識產權，又沒法賺取收入來搞研發，多就是個半吊子。
《 喬布斯傳 》中也提到過，喬布斯也怒噴過隔壁安卓就是 shit ，認為它的開源給它帶來各種麻煩。
后這倆超級大佬都被打臉了，甚至比爾蓋茨后來公開承認微軟在偷學 Linux ，安卓也絲毫不比 iOS 差。
我覺得，很可能大模型的開源閉源之間，根本就不是你死我活、不是誰強誰就一定弱。
就比如谷歌，基本就是兩手抓，既有閉源的 Gemini ，也有開源的 Gemma 。
曾靠開源出圈的 Mistral 在拿了微軟投資之后，它的 Mistral Large 也不再對外開源。所以開源和閉源很可能只是路線之別，哪有啥對錯，只是有合適與否。
唯一能確定就是，甭管你是開源還是閉源，燒錢都是逃不開的，無論是 OpenAI 背后的微軟，還是 Llama 背后的 Meta ，亦或是國內的 BAT ，大模型的戰場還是這幫頂級資本之間的斗爭。
咱們就搬好小板凳，磕著瓜子繼續吃瓜吧。
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