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刚刚在我的单张P40上测试了Qwen。Qwen是我尝试的第一个能够适应显卡并且让我像第一次使用Llama 3 70B时那样发出“哇”的模型。我的使用场景是通用的：网页搜索、提问、写作辅助等。32B在各方面都感觉比llama 70B iQ2S更智能。

在我看来，这是一个可靠的替代品。比Gemma 2 27B更好，并且支持系统提示。

与原版Llama 3.1相比，这个模型相当不受限制，但仍需要一些改进。我希望有人能够对其进行剖析或微调以消除拒绝。我感觉还有很多未开发的潜力。

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen 2.5 32B模型的性能、优缺点及与Llama 3.1 70B等模型的对比展开。讨论内容涵盖了模型在不同量化级别下的表现、硬件需求、系统提示支持、审查机制以及代码重构等多个方面。总体来看，Qwen 2.5 32B模型在多个测试中表现优于Llama 3.1 70B，尤其是在处理数学问题、意大利谚语、文章摘要等方面。然而，该模型在提示遵循性和审查机制方面仍需进一步优化。讨论中还涉及了硬件配置对模型性能的影响，以及未来可能的模型优化方向。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 32B 模型在性能上优于 Llama 3.1 70B 和 Gemma 2 27B

    • 支持理由：多个测试结果显示Qwen 2.5 32B在处理数学问题、意大利谚语、文章摘要等方面表现出色。
    • 反对声音：部分用户指出Qwen 2.5 32B在提示遵循性和审查机制方面存在不足。

  2. 🔥 该模型支持系统提示，这在作者的使用场景中非常重要

    • 正方观点：Qwen 2.5 32B支持系统提示，使其在特定任务中表现更佳。
    • 反方观点：有用户指出系统提示功能仍需进一步优化，以提高模型的整体性能。

  3. 💡 模型在审查方面相对宽松，但仍需进一步优化

    • 解释：Qwen 2.5 32B模型相对不受审查，但仍需改进以避免输出无用信息或偏离主题。

  4. 💡 作者希望有人能够对模型进行解剖或微调，以释放其潜在的潜力

    • 解释：讨论中多次提到对Qwen 2.5 32B进行进一步优化，以提高其性能和适用性。

  5. 💡 72B 模型需要 48GB VRAM 才能在 4 位量化下良好运行

    • 解释：讨论中涉及了不同量化级别对模型性能的影响，以及硬件配置对模型运行的限制。

金句与有趣评论

  1. “😂 Qwen2.5-32b-Q5k_M was better than llama3.1-70b-IQ2_M in almost all my benchmarks.”

    • 亮点：直接对比了Qwen 2.5 32B与Llama 3.1 70B的性能，结果令人印象深刻。

  2. “🤔 Have you tried their structure output? I can’t run their q4 fast enough locally, can you test it please?”

    • 亮点：提出了对Qwen 2.5结构化输出功能的测试需求，反映了用户对该功能的关注。

  3. “👀 The 70b model is an exceptional.”

    • 亮点：对Qwen 2.5 70b模型的表现给予了高度评价，表达了对该模型的认可。

  4. “👀 This is my experience too, running 32b@q4 on my 3090. It nailed the conversion of the script perfectly. I’m VERY impressed.”

    • 亮点：分享了在3090显卡上运行Qwen 2.5 32B模型的体验，对其代码重构能力表示高度赞赏。

  5. “👀 I totally agree, Qwen2.5 has passed almost all my private question banks, which is amazing.”

    • 亮点：对Qwen 2.5模型在处理私人问题库时的表现给予了高度评价，认为其性能优异。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数用户对Qwen 2.5 32B模型的性能表示认可，尤其是在与Llama 3.1 70B等模型的对比中。然而，也有部分用户对模型的提示遵循性和审查机制提出了质疑，认为这些方面仍需进一步优化。讨论中还涉及了对硬件配置的讨论，反映了用户对模型运行环境的关注。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会围绕Qwen 2.5 32B模型的进一步优化展开更多讨论，特别是在提示遵循性和审查机制方面。
  • 潜在影响：Qwen 2.5 32B模型的成功可能会推动更多用户尝试和采用该模型，从而影响大语言模型市场的竞争格局。

详细内容：

标题：关于 Qwen 模型的热门讨论

最近，Reddit 上有一篇关于 Qwen 模型的帖子引发了热烈关注。帖子作者在自己的单张 P40 上进行了 Qwen 的测试运行，并表示 Qwen 是第一个让其惊叹且能替代 Llama 3.1 70B 的模型，特别是在一般的使用场景如网络搜索、提问、写作辅助等方面，32B 的 Qwen 感觉在各方面都比 llama 70B iQ2S 更智能。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 Qwen 模型与其他模型的性能对比上。有人认为 Qwen 2.5 在几乎所有的基准测试中都优于 llama 3.1-70b-IQ2_M，比如在数学问题、谚语、文章总结、视频总结、函数调用、代码生成等方面。但也有人指出，在某些测试中 Qwen 表现稍逊，可能是因为测试者的提示是为 llama 优化的。

有用户分享自己的测试经历，称 Qwen 2.5 成功通过了几乎所有的私人问题库，表现令人惊叹。还有用户对实体提取的效果进行了探讨，虽然 Qwen 的表现不错但仍有提升空间。

对于运行模型所需的硬件，大家也进行了深入交流。有人详细解释了不同量化程度对性能和显存的影响，如 FP16 和 Q8 在性能上几乎相同，4 位量化有明显的性能下降但仍可用等。还提到了不同显卡和内存配置对运行模型的影响，如 32B 模型以 4 位量化运行至少需要 24GB 显存。

关于 Qwen 模型在不同框架和硬件上的运行情况，有人指出整个 Qwen 2.5 和 Qwen 2-VL 模型家族与英特尔 OpenVINO 兼容，在拥有可扩展至强 CPU 时性能提升显著。

然而，也有用户提出了一些问题，比如 Qwen 模型在德语中的回答与基准测试不匹配，以及不同版本和量化程度的性能差异等。

总之，这次关于 Qwen 模型的讨论展示了大家对其性能、适用场景和硬件需求等方面的关注和探索，为更多想要尝试该模型的用户提供了丰富的参考和见解。