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只是想知道大家对Qwen小模型（特别是Qwen2.5 - 14B - Instruct）的看法。MMLU - Pro将其排名置于Llama 3.1 70B和GPT - 4o - mini之上，仅落后GPT - 4 - Turbo一个名次。这与你的经验相符吗？另外，也有兴趣听听Qwen2.5 - 7B与Llama 3.1 8B相比如何。谢谢。

讨论总结

原帖围绕对Qwen小模型（特别是Qwen2.5 - 14B - Instruct）的看法展开讨论，包括其与其他模型（如Llama）的比较。评论者们从多个方面发表看法，如模型的逻辑能力、推理速度、在特定任务（如代码修复、制作游戏等）中的表现、运行速度、输出问题等，还有人分享了不同量化版本下的运行体验，也涉及到模型的商业用途等方面，整体氛围比较客观，大家各抒己见。

主要观点

  1. 👍 官方Qwen上传版本128K上下文长度设置有误，评论者上传了修正版本
    • 支持理由：评论者danielhanchen提醒操作长上下文128K的人要注意，并给出了自己上传的修正版本及huggingface链接。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen2.5 - 14B - Instruct是个不错的模型，但存在一些小问题
    • 正方观点：多个评论者认为该模型在技术方面（如工具使用、SQL调用、情境学习等）表现不错，能可靠生成json输出，在某些方面比其他模型（如Llama 3.1 8B和3.2 11B）要好，还可商业使用。
    • 反方观点：有评论者指出它逻辑能力不太好、存在输出中文的问题、在非技术方面有所不足、在编辑lua代码方面能力差等。
  3. 💡 不同的硬件条件下模型的运行表现不同
    • 例如评论者Illustrious - Lake2603表示在自己的机器（3060 + 3050）上运行超级慢，但NextTo11称Qwen2.5 - 14B在其12GB VRAM GPU上即使在Q4下也表现很好。
  4. 💡 模型在不同任务中的表现差异大
    • 如在制作游戏、代码修复等任务中有不同的表现，在编辑27行lua代码时有的评论者认为模型表现糟糕，但在Unity C#代码方面有的评论者觉得表现不错。
  5. 💡 可以通过切换小模型来模拟大模型效果
    • 有评论者表示自己通过这种方式来达到和大模型相似的结果，虽然麻烦但效果不错。

金句与有趣评论

  1. “😂 对于那些进行长上下文128K的人，只需小心，当前官方Qwen上传没有针对完整128K上下文长度的正确设置。”
    • 亮点：提醒人们注意官方版本的问题，比较实用。
  2. “🤔 808phone：It’s pretty darn good. I’ve kind of settled in on Supernova which someone mentioned here.”
    • 亮点：既肯定了Qwen2.5 - 14B - Instruct不错，又提及自己倾向的其他模型。
  3. “👀 ttkciar：Qwen2.5 - 14B - Instruct is quite good. Its logical skills are not great, but for fast inference it’s noticeably higher - quality for me than Tiger - Gemma - 9B (uncensored Gemma2 - 9B - Instruct).”
    • 亮点：全面地评价了Qwen2.5 - 14B - Instruct的优缺点，且进行了模型对比。
  4. “😎 Im using it alot it’s good the only problem it’s sometimes it outputs Chinese lol.”
    • 亮点：幽默地指出模型存在输出中文的小问题。
  5. “💥 对于我来说它糟透了，无法对27行的lua代码进行合适的编辑。”
    • 亮点：直接表达对模型在特定任务上的不满。

情感分析

总体情感倾向较为中立客观。主要分歧点在于对Qwen2.5 - 14B - Instruct模型的评价，部分评论者认为它很不错，在多个方面表现良好，而部分评论者认为它存在各种问题，如逻辑能力差、在某些任务（如编辑lua代码）上表现糟糕等。可能的原因是大家使用模型的场景、需求以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：语义路由器的制作，可能会引发关于如何更好地在开放网络界面切换模型的讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen模型在技术性能和应用场景（如商业用途）方面不断改进，可能会在人工智能模型领域占据更重要的地位，影响相关技术的发展和应用方向。

详细内容：

《关于 Qwen2.5-14B 的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Thoughts on Qwen2.5-14B?”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖主要探讨了 Qwen 的较小模型，特别是 Qwen2.5-14B-Instruct 的性能表现。此帖获得了较高的关注度，点赞数众多，评论区也十分热闹。

帖子引发的主要讨论方向包括模型的正确设置、在不同平台的可用性、与其他模型的比较以及在实际应用中的表现等。文章将要探讨的核心问题是 Qwen2.5-14B-Instruct 与其他模型相比的优势和不足，以及在不同场景下的适用性。

在讨论中，有人指出对于进行长上下文 128K 处理时要注意当前官方 Qwen 上传的版本没有正确设置完整的 128K 上下文长度，并提供了修复版本的链接：https://huggingface.co/unsloth/Qwen2.5-Coder-14B-Instruct-128K-GGUF 。有人询问正确的设置是什么。还有人问能否在 ollama 中获取这个版本，得到的回答是可以，并给出了在 ollama 控制台中使用的命令及相关链接：https://huggingface.co/docs/hub/ollama 。

有人分享说：“Qwen2.5-14B-Instruct 相当不错。它的逻辑技能不是很出色，但对于快速推理，对我来说其质量明显高于 Tiger-Gemma-9B（未经审查的 Gemma2-9B-Instruct）。我在 Q4_K_M 时使用得很开心。”也有人表示：“Qwen2.5 14b 实际上也非常好。它能够轻松制作俄罗斯方块和打砖块游戏。而且关于修复代码的聊天也很有效。在 Q8 下使用 14b 比在 Q3 下使用 32b 有更好的效果。但在我的机器（3060+3050）上运行速度超级慢（3tk/s），这让我很紧张。它在 Unity C# 代码方面也相当不错。”还有人说：“我正在大量使用它，它很好，唯一的问题是有时它会输出中文，在使用工具、sql 调用、上下文学习方面真的很棒，是一个坚实的模型。我使用 qwen2.5 instruct 14b Q4 和 16k 上下文，这是我的 vram（6900xt）能容纳的最大值，而且速度相当快，在这方面比 llama 3.1 8b 和 3.2 11b 要好，但在非技术方面表现稍逊。我的方法是切换小模型以达到与大模型类似的结果，虽然麻烦但效果不错。”

讨论中的共识是 Qwen2.5-14B-Instruct 在某些方面表现出色，如能够可靠地生成 json 输出、在特定场景下的运行效果较好等。但也存在一些争议，比如有人认为它在处理某些代码编辑任务时表现不佳。

总的来说，关于 Qwen2.5-14B-Instruct 的讨论展现了其在不同用户的实际使用中具有多样的表现和评价，为我们更全面地了解这个模型提供了丰富的视角。