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很长时间以来，我一直在运行一个经过工程设计的思维链（CoT）代理框架，之前使用的是GPT 4，然后是4o。今天，我部署了Qwen2.5 14b，我发现它的函数调用、思维链推理和指令遵循能力非常棒。我甚至可以说，比GPT 4/4o更好（至少在我的所有用例中是这样）。附言：我在RunPod上使用单个A40运行这个模型，每秒能得到不少的token，而且看起来很可靠。我使用Ollama和默认的量化Qwen2.5 14b模型进行设置。A40可以实现更快的每秒token数，但我想，根据自己的需求，你也可以使用更小的配置。不管怎样，这至少是我能在本地使用的东西，所以我的下一个项目将是在家里设置它，并通过家庭光纤连接托管它，以节省更多费用。

讨论总结

原帖作者认为Qwen2.5 14b在功能调用、CoT推理和指令遵循方面表现出色，甚至优于GPT 4/4o。评论者们在此基础上展开了多方面的讨论，包括将Qwen2.5 14b与其他模型如Mistral Nemo进行比较，探讨Qwen不同版本的性能，推荐基于Qwen 2.5 14B的新模型，询问代理相关的功能和工作流程，对原帖作者使用的技术组合表示疑惑，分享Qwen2.5系列在不同任务中的使用体验等，整体讨论氛围积极，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 14b在高语境下表现优于Mistral Nemo。
    • 支持理由：原帖作者在处理大量RAG数据时发现Qwen2.5 14b表现更好。
    • 反对声音：有评论者阐述了Nemo在文本处理任务方面的优势。
  2. 🔥 Qwen 2.5 72b擅长遵循指令、有很好的推理能力。
    • 正方观点：评论者OKArchon在使用中发现Qwen 2.5 72b在遵循指令、保持json结构和推理能力方面表现出色。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 qwen2.5系列准确遵循指令能力强。
    • 有评论者通过测试发现qwen起始回复正确率达99.5%，在精确遵循指令方面表现最佳。
  4. 🤔 原帖作者使用Ollama结合RunPod的组合有更好的替代方式。
    • 正方观点：有评论者认为使用vllm或者exllma2能让RunPod有更好的吞吐量/价格比。
    • 反方观点：原帖作者表示自己令牌使用率高，RunPod在自己规模下更划算，Ollama只是快速开始的测试方式。
  5. 😎 Qwen2.5 - 14B - Instruct / GGUF / Q4_K_M在意大利语文本自动语法纠正任务能力方面表现最佳。
    • 支持理由：评论者在测试了项目硬件能运行的几乎所有模型后得出此结论。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Have you compared it to Mistral Nemo for the same workload?”
    • 亮点：开启了Qwen2.5 14b与Mistral Nemo性能比较的讨论。
  2. “🤔 I did, but found Qwen2.5 14b to be better at high context.”
    • 亮点：明确表达了Qwen2.5 14b在高语境下的优势。
  3. “👀 I can’t speak for 14b, but Qwen 2.5 72b for me excels at instruction following, sticks to json structures, and has very good reasoning capabilities.”
    • 亮点：分享了Qwen 2.5 72b在指令遵循、结构保持和推理能力方面的表现。
  4. “😎 My token usage rate is quite high and I am at a point where it makes sense to cater to demand for myself.”
    • 亮点：解释了原帖作者选择RunPod的原因。
  5. “💡 Interestingly, I have found that under the 27b size, qwen 14b instruct is the sole and only one that’s able to use the sql tools and give good answers.”
    • 亮点：指出qwen 14b instruct在特定规模下在SQL工具使用方面的独特优势。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者都认可Qwen2.5 14b的性能表现，或分享自己使用Qwen系列模型的正面体验。主要分歧点在于原帖作者使用Ollama结合RunPod的方式是否合理，原因是不同用户从吞吐量/价格比、资源利用等不同角度出发，得出不同结论。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen模型的安全审计可能会成为后续讨论的话题。
  • 潜在影响：对相关人工智能模型在不同任务中的应用选择产生影响，如企业选择适合自身业务的代理模型，开发者选择用于特定任务（如SQL代理、自动语法纠正等）的最佳模型。

详细内容：

标题：Qwen2.5 14b 在各领域应用中的出色表现引发Reddit热议

在Reddit上，一篇关于“Qwen2.5 14b”模型的讨论帖引发了广泛关注。该帖子介绍了作者长期使用工程化的CoT代理框架，在尝试了GPT 4、4o之后，部署了Qwen2.5 14b，并对其功能调用、推理和指令遵循等方面赞不绝口，称在其所有使用场景中表现出色。此帖获得了众多点赞和大量评论。讨论的核心问题是Qwen2.5 14b与其他模型在不同任务和场景中的性能对比。

在讨论中，观点丰富多样。有人将Qwen2.5 14b与Mistral Nemo在相同工作量下进行比较；有人指出Qwen2.5 14b在高上下文处理方面表现卓越；还有人认为其在32K的大上下文处理上表现出色，而很多模型在此迅速败下阵来。比如，有用户分享道：“High context performance is so under - appreciated, or at least I feel like it is. Qwen is good at 32K, where many models peter out so quickly.”

对于不同模型的优势，也有用户各抒己见。有人称Nemo在处理文本任务如总结、创建文档或重写方面表现出色，而Qwen 14b在指令遵循、数据处理和输出正确格式等方面更胜一筹。

有人测试发现，Qwen2.5-32B-Instruct在特定任务上的表现优于GPT-4o-mini，且成本更低。也有人推荐尝试Supernova Medius，并提供了相关链接。

关于使用场景，有人的代理用于企业的多用途服务，包括为客户和员工提供支持，并实现了自动化。

在讨论成本和效率方面，有人对使用ollama与runpod的组合提出疑问，认为在某些情况下可能有更优选择。

总之，Qwen2.5 14b在众多用户的实践中展现出出色的性能，但其在不同场景下的具体表现和适用程度仍存在差异，需要根据具体需求进行评估和选择。