原贴链接

https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/

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讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5系列模型的发布和性能展开，涵盖了多个方面，包括模型的开放权重、性能对比、本地部署、资源需求、文本质量等。用户对Qwen2.5模型的表现和未来发展充满期待，尤其是在性能和性价比方面给予了高度评价。讨论中还涉及了模型在不同硬件配置下的表现、量化方法的选择、以及与其他模型的比较。整体氛围积极，用户对新模型的发布表示兴奋，并对未来的改进和应用充满期待。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5-72B的开放权重
    • 支持理由：开放权重为隐私和特定任务的微调提供了更多可能性。
    • 反对声音：暂无明显反对声音。
  2. 🔥 Qwen2.5-72B是首个能够与OpenAI和Anthropic的视觉模型竞争的开源视觉模型
    • 正方观点：Qwen2.5-72B在视觉模型领域具有突破性意义。
    • 反方观点：暂无明显反方观点。
  3. 💡 Qwen2.5-72B支持视频处理
    • 解释：这在现有模型中是独特的优势，为用户提供了更多应用场景。
  4. 🚀 Qwen2.5-14B和Qwen2.5-32B模型在性能上超越了基线模型
    • 解释：用户对新模型的性能提升感到惊喜，认为其在多项任务中表现优异。
  5. 🌟 Qwen2.5-72B在多个基准测试中表现优异
    • 解释：尤其是在MMLU-Pro、MMLU-redux和GSM8K等测试中，表现令人惊讶。

金句与有趣评论

  1. “😂 That is honestly the most exciting part of this announcement for me. And it’s something I’ve waited on for a while now.”
    • 亮点：用户对Qwen2.5-72B的开放权重表示高度期待。
  2. “🤔 I am seriously happy they released this.”
    • 亮点：用户对Qwen2.5的发布表示由衷的高兴。
  3. “👀 The 32B and 14B are even more impressive. They seem to be the best bang for your buck llm you can run right now.”
    • 亮点：用户对Qwen2.5-32B和14B的性价比表示高度认可。
  4. “🚀 The 32B looks pretty good, for coding too, one thing I did find was that trying to join the files using copy /b in windows failed, however it works if you just pick the first gguf that’s split and load from that in text generation webui.”
    • 亮点：用户分享了在Windows系统中使用Qwen2.5-32B模型的经验。
  5. “🌟 The 32B non coding model is also very good at coding, from my testing so far..”
    • 亮点：用户对Qwen2.5-32B在编码任务中的表现表示认可。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对Qwen2.5系列模型的发布和性能表示高度认可和期待。主要分歧点在于模型在不同硬件配置下的表现和量化方法的选择。可能的原因包括用户对本地部署的需求、资源限制以及对模型性能的更高期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen2.5系列模型在本地部署和量化方法上的进一步优化。
  • 潜在影响：Qwen2.5系列模型的发布将进一步推动开源模型在性能和成本上的竞争力，可能对相关领域和市场产生深远影响。

详细内容：

标题：Reddit 热议 Qwen2.5 系列模型，性能卓越引发关注

近日，Reddit 上关于 Qwen2.5 系列模型的讨论十分热烈。该帖子https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5/及相关内容引发了众多用户的参与，获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的主要方向集中在 Qwen2.5 各型号模型在不同任务中的性能表现、与其他模型的对比、在编码和数学等领域的能力，以及模型的授权和可定制性等方面。

有人表示 Qwen2-VL 72B 开放权重令人兴奋，认为这是第一个能与 OpenAI 和 Anthropic 的视觉模型竞争的开放 VLM，有利于隐私保护和针对特定任务的微调。也有人指出使用 VLMs 时需要注意其应用场景，若不涉及图像，可能效果不佳。

有人认为 Qwen2.5-72B 在一些基准测试中表现出色，甚至优于 Llama-405B。例如，有用户分享道：“从我的有限测试来看，32b 非常好，真的很接近 72b，编码性能也不错。” 但也有人对模型的某些方面提出质疑，如有人说：“我觉得阿里巴巴可能存在一定程度的基准污染。”

对于模型的编码能力，有人测试后认为其表现不错，如“他们的 7b 编码模型声称优于 Codestral 22b，很快还会有 32b 版本。” 但也有人担心其在某些复杂任务中的表现。

关于模型的授权和使用，有人提到 32B-instruct 采用 Apache 2.0 许可，这一点受到欢迎。

在讨论中，存在一些共识。大家普遍认为 Qwen2.5 系列模型具有一定的优势和潜力，但在不同任务和场景中的表现仍需进一步测试和验证。同时，对于模型的优化和微调也有很高的期待。

总之，Qwen2.5 系列模型在 Reddit 上引起了广泛关注和热烈讨论，为模型的发展和应用提供了丰富的观点和建议。