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你好，我每天使用大型语言模型（LLM）来做一些任务，比如英文或法文的文本拼写/语法检查，或者将语音消息转换为文本后进行长篇幅的编辑。当我犯懒并且只想要一个概念验证时，我也使用LLM将docker run命令转换为docker compose。最后，我经常使用它来调试docker、kubernetes、网络防火墙问题。我想知道在你们的经验里，新的14b或者32b的Qwen2.5模型有多好。我之前使用过Gemini 1.5 Pro一段时间，然后切换到使用Groq API的Llama 3.1 70b。我知道小模型包含的知识会少一些，但对我来说没关系，因为我在需要特定知识的研究中仍然使用困惑度（perplexity）这个指标。你们有使用Qwen2.5 14b或者32b的经验或者与之交流的经历可以分享吗？你们有用它来处理英语以外的其他语言吗？

讨论总结

该讨论主要围绕Qwen 2.5模型的14b和32b版本展开。大家分享了使用该模型的各种体验，包括性能测试、与其他模型对比等情况，整体氛围理性，大家都在积极交流关于模型的信息。

主要观点

  1. 👍 32b的Qwen 2.5模型在特定基准测试中的指令遵循任务上表现优于Llama 3.1 405b
    • 支持理由：评论者通过自己的基准测试得出此结果。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen 2.5 32B是常用模型且在性能型小模型和知识型大模型之间达到较好平衡
    • 正方观点：评论者在使用过程中发现该模型能以32K上下文运行且每秒标记数较好。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen2.5模型是用过的最好的本地模型之一，但Llama 3.1 Nemotron 70b比其更智能
    • 解释：作者根据自己使用经验得出该结论。
  4. 💡 Qwen 2.5 32b比gpt4o - mini好，14b版本接近gpt3.5 turbo
    • 解释：评论者Few_Painter_5588根据自己使用经验得出结论。
  5. 💡 Qwen2.5模型整体表现良好，32B版本可能因量化表现不佳
    • 解释：评论者dubesor86测试得出结果。

金句与有趣评论

  1. “😂 我昨晚刚刚进行了一些自己的基准测试，其中涉及一些相当困难的指令遵循任务，32b模型的表现超过了Llama 3.1 405b。”
    • 亮点：提供了具体的测试情况来对比两个模型的性能。
  2. “🤔 Qwen 2.5 32B is my go - to model.”
    • 亮点：表明了该模型在评论者心中的重要性。
  3. “👀 The newest Qwen models (v2.5) are the best local models I’ve used so far, they are on another level of "smartness" and logical reasoning compared to all other local models at comparable sizes I’ve tried.”
    • 亮点：高度评价了Qwen 2.5模型的智能和逻辑推理能力。
  4. “😎 Few_Painter_5588：Qwen 2.5 32b is a bit better than gpt4o - mini in my experience.”
    • 亮点：通过个人经验比较了两个模型的优劣。
  5. “👍 dubesor86: When I tested the Qwen2.5 models they were very good across the board.”
    • 亮点：整体肯定了Qwen2.5模型的表现。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在分享关于Qwen 2.5模型的正面体验，也客观地指出一些不足，如32B版本可能因量化表现不佳等。主要分歧点较少，只是在不同模型对比上可能存在一些细微的差异，可能是由于大家使用场景和测试标准不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型量化对性能影响的深入探讨，以及不同模型在更多特定场景（如长文本、故事创作等）下的比较。
  • 潜在影响：对模型开发者而言，这些讨论可以促使他们优化模型性能、解决量化带来的问题；对使用者来说，可以更好地选择适合自己需求的模型。

详细内容：

《关于 Qwen 2.5 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于“如何评价新的 14b 和 32b 版本的 Qwen 2.5 模型”的帖子引发了广泛关注，该帖获得了众多点赞和大量评论。帖子中，发帖人表示自己在日常任务中会使用 LLM，如文本拼写和语法检查、将语音消息转换为长文本的编辑，还会在处理 Docker、Kubernetes 和网络防火墙问题时使用，想了解大家对新的 Qwen 2.5 模型的使用体验。

在众多评论中，有人称自己昨晚进行了一些基准测试，32b 模型的表现优于 Llama 3.1 405b，而 14b 模型则完全失败，且所有模型都是 AWQ 4 位版本。有人表示 Qwen 2.5 32B 是其常用模型，能在 32K 上下文中运行并获得良好的每秒令牌数，在性能和知识方面达到了很好的平衡。还有人分享了自己的个人体验，称最新的 Qwen 模型是目前使用过的最好的本地模型，不同尺寸的 Qwen2.5 模型在质量上差异巨大，比如 32b 比 14b 知识更丰富，72b 比 32b 逻辑推理和对细节的关注更强。此外，有人指出 Qwen 2.5 32b 在其体验中比 gpt4o - mini 稍好，14b 模型则接近 gpt3.5 turbo。也有人提到了模型运行的量化设置以及在使用过程中遇到的各种问题和困惑。

关于 Qwen 2.5 模型的讨论中，有人对其性能给予了高度评价，认为是非常出色的模型；但也有人在使用过程中遇到了一些诸如输出乱码、性能不佳等问题。而对于不同版本之间的差异以及如何优化使用体验，大家也各抒己见。究竟 Qwen 2.5 模型在实际应用中的表现如何，还需要更多用户的实践和探索。