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看起来Qwen2.5在许多任务上已经是SOTA了，从0.5B到72B。你有没有用它替换你日常使用的模型？如果是的话，你在哪个任务上用哪个Qwen2.5模型替换了哪个模型？

讨论总结

本次讨论主要围绕Qwen2.5模型在不同任务中的表现及其与其他模型的比较展开。用户们分享了替换现有模型的经验，并对Qwen2.5的性能、速度、GPU负担、上下文处理能力等方面进行了深入探讨。讨论中涉及了模型替换的原因、性能比较、硬件配置、许可条件等多个方面，总体情感倾向积极，用户对Qwen2.5的性能表示认可，但也存在一些对其他模型的偏好和期待。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 32b 模型在速度和性能上与 IQ4_XS 或 Q6 相当

    • 支持理由：用户Professional-Bear857提到，Qwen2.5 32b模型在速度和性能上与IQ4_XS或Q6相当，且对GPU的负担较小，更省电且风扇噪音更低。
    • 反对声音：无明显反对声音。

  2. 🔥 Qwen2.5 模型被认为是新的开源 SOTA 模型

    • 正方观点：用户Professional-Bear857和silenceimpaired均表示，Qwen2.5模型在某些任务上的表现优于其他模型，被认为是新的开源SOTA模型。
    • 反方观点：无明显反方观点。

  3. 💡 Qwen2.5 32b Q_6 模型在性能上显著优于其他小型模型

    • 支持理由：用户custodiam99表示，Qwen2.5 32b Q_6模型在性能上显著优于其他小型模型，他对该模型有强烈的偏好。
    • 反对声音：无明显反对声音。

  4. 👀 Qwen2.5 在遵循指令和提供详细信息方面表现出色

    • 支持理由：用户silenceimpaired提到，Qwen2.5在遵循指令和提供详细信息方面表现出色，尽管尚未完全取代其他模型，但在某些情况下更倾向于使用Qwen2.5。
    • 反对声音：无明显反对声音。

  5. 🚀 Qwen2.5 32b-instruct-q5_0 在某些任务上表现优于 meta-llama-3.1-70b-instruct-iq2_s

    • 支持理由：用户LaughterOnWater提到，Qwen2.5 32b-instruct-q5_0在某些任务上表现优于meta-llama-3.1-70b-instruct-iq2_s，可能是因为70b模型的量化过于激进。
    • 反对声音：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 Professional-Bear857：I’ve pretty much deleted my other models now, since Qwen2.5 is the new open source SOTA model.”

    • 亮点：表达了用户对Qwen2.5模型的强烈认可。

  2. “🤔 silenceimpaired：I wouldn’t say it has replaced it… but I’m using Qwen2.5 over Llama at times because it is just so good at following instructions and laying things out in greater detail.”

    • 亮点：强调了Qwen2.5在指令遵循和详细信息提供方面的优势。

  3. “👀 custodiam99：I can only use Gemma 2 27b Q_6 after Qwen 2.5 32b Q_6. All other "small" models seem very weak now.”

    • 亮点：突出了Qwen2.5 32b Q_6模型在性能上的显著优势。

  4. “😂 LaughterOnWater：这是他第一次遇到一个模型（Qwen2.5）提出宇宙早期空间的颜色并非黑色，而是透明的情况。”

    • 亮点：展示了Qwen2.5模型在某些问题上的新颖和有趣的回答。

  5. “🤔 CheatCodesOfLife：Replaced Mistral-Large with Qwen2.5-72b today. So far so good.”

    • 亮点：表达了用户对Qwen2.5-72b模型的初步满意体验。

情感分析

讨论的总体情感倾向积极，用户对Qwen2.5模型的性能和适用性表示认可，尤其是在速度、GPU负担、上下文处理能力等方面。主要分歧点在于不同用户对其他模型的偏好和期待，以及对Qwen2.5模型在某些特定任务上的表现评价。可能的原因包括用户对不同模型的使用习惯、硬件配置的差异以及对新技术的接受程度。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen2.5模型在不同任务中的表现及其与其他模型的比较，可能会引发更多用户分享替换现有模型的经验和评价。
  • 潜在影响：Qwen2.5模型的广泛应用可能会改变用户对AI模型的选择标准，推动AI模型在性能、速度和硬件兼容性方面的进一步优化。

详细内容：

标题：关于 Qwen2.5 模型在日常应用中的替代情况大讨论

近日，Reddit 上一则题为“Who replaced a model with Qwen2.5 for a daily setup? If so, which model did you replace?”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了极高的关注度，众多用户纷纷分享了自己的经验和看法。

讨论的主要方向集中在是否用 Qwen2.5 模型替代了原有的日常使用模型，以及替代的具体情况和效果。

有人表示自己用 Qwen2.5 的 32b 模型替代了 llama 3.1 70b IQ2_M，原因是 Qwen2.5 32b 对 GPU 压力小，功耗低且风扇噪音小，同时认为其输出在很多情况下与 mistral large 相当。还有人在尝试各种模型的组合和对比，比如将 gemma2:2b 用于 YouTube 转录摘要的尝试，以及对不同量化版本的性能测试。

有人对 Qwen2.5 跟随指令和提供详细内容的能力赞不绝口，甚至认为它在某些方面表现优于更大参数的模型。但也有人认为 Gemma2 在某些方面仍具有优势。

有人分享道：“我用 Qwen2.5 的 32b 模型替代了 llama 3.1 70b IQ2_M，要么是 IQ4_XS 要么是 Q6，这取决于我是想要更好的速度。我发现这两个量化版本的输出相当，所以可能会坚持使用 IQ4_XS。我喜欢 32b 而不是 70b，因为它对我的 GPU 压力较小，所以功耗更低，风扇也更安静。我现在几乎删除了其他模型，因为 Qwen2.5 是新的开源 SOTA 模型。我希望 Llama 3.x 或 4 能尽快推出并且更好，尽管 70b 必须非常出色我才会用它替代 Qwen2.5 32b，鉴于上述原因。”

也有人提到：“我试过将 gemma2:2b 用于 YouTube 转录摘要，用 qwen2.5 1.5b 替代，但 Gemma 仍然好得多。”

这场讨论中的共识在于大家都在积极探索不同模型的性能和适用场景，以找到最适合自己需求的模型。而争议点则在于对于 Qwen2.5 模型是否真的能够完全替代其他模型，以及不同模型在各种任务中的具体表现差异。

总的来说，关于 Qwen2.5 模型在日常应用中的替代情况，网友们各抒己见，为我们提供了丰富多样的观点和经验，值得我们深入思考和借鉴。