302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

9月6日,AI写作初创公司HyperWrite发布了Reflection-Llama-3.1-70B模型。该模型基于Meta的Llama 3.1-70B Instruct,并使用原始的 Llama Chat 格式,确保了与现有工具和 pipeline 的兼容性。

在发布当天,HyperWrite 公司的 CEO Matt Shumer 在社交媒体平台发文表示,Reflection-70B(即Reflection-Llama-3.1-70B) 是“世界上最顶级的开源 AI 模型”,还宣称Reflection 70B 甚至可以与顶级闭源模型(Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o)相媲美,并表示Reflection-Llama-3.1-70B每项基准测试上都超过了 GPT-4o,还击败了 405B 的 Llama 3.1。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

除通用能力之外,Reflection-Llama-3.1-70B最大的亮点是“错误识别和错误纠正”:由于其自我反思和纠错的能力,Reflection-Llama-3.1-70B 在需要高精度和低错误率的任务中表现尤为出色。

凭借如此惊艳成绩,Reflection-Llama-3.1-70B一推出便被冠以开源大模型新王的称号。令人意外的是,该模型是仅仅由HyperWrite CEO Matt Shumer 和 Glaive AI 创始人 Sahil Chaudhary两人花了 3 周时间完成的。

当大家收到消息,纷纷着手测试Reflection-Llama-3.1-70B模型时,有人却发现:Reflection-Llama-3.1-70B好像不是基于Llama 3.1 70B的结果,而是用Lora在Llama-3-70B-Instruct上微调了的。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

但很快HyperWrite 的 CEO Matt Shumer 进行了澄清,表示模型确实基于 Llama 3.1 70B Instruct,并且重新上传了权重以解决相关问题同时表示他们开始重新训练模型并上传,从而消除任何可能出现的问题,应该很快就会完成。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

除此之外,还有用户在社区发布帖子怀疑Reflection API为Anthropic公司Claude 3.5 Sonnet模型套壳,因为他当尝试询问模型「你是claude吗?」时,回答被过滤掉了。为此,Reflection API的开发者迅速做出了调整,移除了过滤机制。

不仅如此,Artificial Analysis也对Reflection-Llama-3.1-70B进行了独立评估测试,结果显示Reflection-Llama-3.1-70B的 MMLU 得分仅与 Llama 3 70B 相同,并且明显低于 Llama 3.1 70B。而就在今天上午,Artificial Analysis官方发布了最新关于Reflection-Llama-3.1-70B的帖子,表示他们获得了私有API访问权限,并对其进行测试虽然结果还不错,但是仍没有达到初始声明的水平:

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

尽管争议不断,但是还有很多人想上手测试一下Reflection-Llama-3.1-70B模型,毕竟实践出真知。然而,目前Reflection-Llama-3.1-70B演示网站已经因为CPU不足崩溃了,如果不熟悉使用API的用户,想要快速试用测试Reflection-Llama-3.1-70B模型,可以选择 302.AI聊天机器人,目前已经更新了Reflection-Llama-3.1-70B模型,而且302.AI提供按需付费的服务方式,无月费和捆绑套餐。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

小编首先对官方示例中的问题“9.9和9.11哪个大”进行了测试,发现Reflection-Llama-3.1-70B模型确实能够正确回答。然而,当小编继续提出“9.8和9.11哪个大”的问题时,模型的回答却出人意料,难不成该模型只能算对一道题目?另外,Reflection-Llama-3.1-70B还有一个明显的问题,当使用中文提问,该模型却仍然是用英文来回答,除非在提问后面打上“请用中文回答”,模型才切换到中文回答。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

而面对关于杯子和硬币的问题的时候,的确看到Reflection-Llama-3.1-70B模型的回答中的错误识别和错误纠正能力,它会反思自己的答案,但其实仔细看它的回答,在前半部分的回答分析中实际上并没有出现什么错误:

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

然而,在面对弱智吧的问题“我想配个6000多的电脑,大概要多少钱?”时,Reflection-Llama-3.1-70B模型并未给出预期中的答案。这个问题的答案其实就在题目里——既然已经明确了预算为“6000多”,那么答案自然不言而喻。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

对于想要快速上手并微调Reflection-Llama-3.1-70B模型的用户,302.AI的API超市提供了一个便捷的解决方案。用户可以直接通过302.AI的API超市获取Reflection-Llama-3.1-70B的API接口,而且302.AI提供按需付费的服务方式,这样不仅简化了技术门槛,还使得用户可以根据自己的实际需求和预算,轻松地进行模型的微调和应用。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

而且,302.AI的API超市支持在线调试,开发者可以快速集成和使用API服务,并提供详细的API文档,帮助开发者快速上手,提高效率,减少在使用API时出现的错误。目前Reflection-Llama-3.1-70B已经开始重新训练,如果后续训练完成后推出新版本,302.AI也会同步更新。

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?

最后,根据媒体消息,Reflection-Llama-3.1-70B的两位开发者表示将会在本周发布Reflection-Llama-3.1-70B的技术报告。

面对围绕Reflection-Llama-3.1-70B模型的种种争议,小编认为不必急于做出结论。不妨先“让子弹飞一会儿”,在这个快速发展的领域,每一次的技术迭代和每一次的公众讨论都是推动行业向前发展的重要力量,让我们以开放的心态,观察并等待HyperWrite接下来的动向。

参考文章:

https://www.jiqizhixin.com/articles/2024-09-08-8

https://mp.weixin.qq.com/s/XBc1codHx7eandyPd7Tnig

https://mp.weixin.qq.com/s/80tgme9Dxz3zk41dqw-EEw


👉立即注册免费试用302.AI,开启你的AI之旅!👈

为什么选择302.AI?

● 灵活付费:无需月费,按需付费,成本可控
● 丰富功能:从文字、图片到视频,应有尽有,满足多种场景需求
● 开源生态:支持开发者深度定制,打造专属AI应用
● 易用性:界面友好,操作简单,快速上手

302.AI 基准实验室 | Reflection-Llama-3.1-70B发布短短几天,为何备受争议?
All Rights Reserved by 302.AI
Like (0)
302.AI302.AI
Previous 2024 年 9 月 6 日 下午6:39
Next 2024 年 9 月 10 日 下午6:47

相关推荐

  • Claude Sonnet 4.5 对阵 GLM-4.6:中外大模型编程巅峰对决,胜负已分? 丨302.AI 基准实验室

    今年十一国庆可谓是大模型界尤为热闹的一个行业节点。就在假期前夕的 9 月 30 日,Anthropic 与智谱先后发布 Claude Sonnet 4.5 与 GLM-4.6。而二者的升级方向都十分默契地指向同一关键战场——编程能力。 前有 Anthropic 高调宣称 Claude Sonnet 4.5 是迄今为止最强大的编程模型,后有 GLM-4.6 在…

    16小时前 基准实验室
    660
  • 体验升级而非颠覆,API成本直降75%:DeepSeek-V3.2-Exp评测丨302.AI基准实验室

    赶在各大 AI 模型“神仙打架”的国庆热潮之前,深度求索延续了节前卡点更新的惯例,于 9 月 29 日正式上线了最新的实验性模型——DeepSeek-V3.2-Exp.该版本是针对企业场景优化的实验性模型,参数规模约为 7B-16B,延续了“小参数,高性能”的技术路线,重点解决了前代版本在专业领域精度不足与长文本推理效率较低的问题。 从官方发布的基准测试结果…

    3天前 基准实验室
    5910
  • 302.AI 赛博月刊丨Vol.9 GPT-5,输给了香蕉

    AI 行业大事记 2025 年 8 月 联合出品: Jomy @ 302.AI 南乔 @ ShowMeAI 大聪明 @ 赛博禅心 说明: ①本文讨论了 2025 年8月 AI行业的大事,涵盖模型、图像、视频、音频、3D、机器人、应用、新闻/融资等多个领域。 ② 本文分类中的「模型」均指代语言模型; ③ 本文分类中的「融资」包含了融资、收购、团队成员吸收等多种…

    2025 年 9 月 24 日 赛博月刊
    4240
  • 追平 DeepSeek-V3?美团 LongCat-Flash-Chat 实测:快,但不够“聪明”丨302.AI 基准实验室

    美团于 8 月底正式开源了其首个 560B 参数的 MoE 大模型 LongCat-Flash-Chat,并同步上线了官网。官方资料称,作为一款非思考型基础模型,LongCat-Flash-Chat 仅激活少量参数,性能就可比肩当前主流领先模型,尤其在智能体任务中表现优异。其面向推理效率的创新设计带来了极快的推理速度,更擅长处理长耗时的复杂智能体应用。 Lo…

    2025 年 9 月 19 日 基准实验室
    4300

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注

Comments(1)

  • Tessie Hofbauer
    Tessie Hofbauer 2025 年 6 月 16 日 下午4:17

    Can I just say what a relief to find someone who actually knows what theyre talking about on the internet. You definitely know how to bring an issue to light and make it important. More people need to read this and understand this side of the story. I cant believe youre not more popular because you definitely have the gift.