原贴链接

仅提供了一个网址https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5 - turbo/，无更多可翻译内容

讨论总结

这个讨论是关于Qwen2.5 - Turbo的，话题涵盖了模型是否仅为API模型、权重是否应该开源、对模型能否进行长篇翻译的质疑、对不同国家AI API提供商的信任等方面。其中既有对模型技术特性的好奇与探讨，也有因国籍因素引发的争议，整体氛围比较活跃且多元。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - Turbo为仅API模型且无权重发布计划
    • 支持理由：评论者mikael110指出模型似乎是仅API的，没有权重发布也无计划发布。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型应开源权重才有效
    • 正方观点：“Wooden - Potential2226”认为不开源权重就等于没有这回事，多人表示赞同。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对Qwen2.5 - Turbo能否一次性翻译整本小说表示疑问
    • 正方观点：ywis797提出疑问，想知道是否能一次性输入一整本小说然后得到完整翻译。
    • 反方观点：NeoKabuto表示不能得到可靠的总结，ArtyfacialIntelagent指出即使能翻译也会有虚构内容。
  4. 💡 对中国AI API提供商的担忧有合理原因而非种族主义
    • 正方观点：某评论者指出是源于中国政府内部系统性问题以及监管环境。
    • 反方观点：无
  5. 💡 对Qwen2.5 - Turbo扩展上下文长度持怀疑态度
    • 正方观点：某评论者认为超过10000的上下文更多像是在真理上的碰运气。
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Open weights or it didn’t happen!”
    • 亮点：直接表达对模型开源权重的强烈要求。
  2. “🤔 Concerns about Chinese AI API providers are not rooted in racism….. They stem from systemic issues within the Chinese government and its regulatory environment.”
    • 亮点：阐述对中国AI API提供商担忧的原因不是种族主义而是其他因素。
  3. “👀 You can’t even get a reliable summary. Did you see their example?”
    • 亮点：简洁地回应了关于Qwen2.5 - Turbo能否翻译整本小说的疑问。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极的态度，如对Qwen2.5 - Turbo成果的认可，也有怀疑和否定的态度，如对其扩展上下文长度的怀疑。主要分歧点在于对模型的信任度、技术实现的可能性等方面。可能的原因是不同评论者的背景、需求以及对技术的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对Qwen2.5 - Turbo技术细节如“turbo”的实现方式的探索可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于中国AI API提供商的争议继续，可能会影响国际上对中国AI技术的态度；对模型技术实现的讨论有助于推动相关技术发展。

详细内容：

《关于 Qwen2.5-Turbo 的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Qwen2.5-Turbo: Extending the Context Length to 1M Tokens!”的帖子引起了广泛关注，该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要探讨了 Qwen2.5-Turbo 模型的相关情况，并提供了相关链接（https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-turbo/）。讨论主要集中在该模型是否为全新模型、是否开源权重和推理代码、在数据隐私和信任方面与其他国家或地区的比较等方面。

有人指出这似乎只是一个 API 模型，没有权重发布，也未提及相关计划。有人好奇它是一个独特的模型还是现有模型的优化实现。还有人猜测也许是 14B 或 7B 的微调，并带有一些推理框架的增强。有人表示“开放权重否则就没意义”，也有人认为可能与特定的推理框架有关，开源框架可能劳动密集。

在关于模型功能的讨论中，有人质疑能否通过它对完整小说进行一次性翻译并获得良好效果，有人回应称甚至无法得到可靠的总结。有人指出即使模型能处理长文本翻译，仍可能存在约 5 - 10%的错误。

在数据隐私和信任的讨论中，有人认为对中国 AI API 提供商的担忧并非源于种族主义，而是由于政府的体制问题和监管环境，如知识产权保护执行不力、不遵守国际法规等，所以人们不信任。但也有人觉得这种所谓的“威胁”被夸大，认为向 OpenAI 发送的信息和向阿里巴巴发送的没太大区别。还有人认为美国在数据隐私方面也没好多少，特别是对于欧盟用户。有人认为更多的多样性对所有人都更好。

文章将要探讨的核心问题是：Qwen2.5-Turbo 模型的特点和创新之处，以及在数据隐私和信任方面，不同国家和地区的 AI API 提供商所面临的挑战和评价是否客观合理。

讨论焦点与观点分析

关于 Qwen2.5-Turbo 模型本身，不同的观点纷纷涌现。有人认为它可能只是现有模型的优化，而非全新模型。有人期待它能增加输出长度。

在数据隐私和信任的问题上，观点存在较大分歧。有人认为对中国 AI API 提供商的不信任是基于客观的体制和监管环境问题。例如，有人提到“他们的监管存在薄弱环节，比如知识产权保护执行不力，不遵守国际法规如欧盟的数据保护法律，并且缺乏可靠的法律纠纷解决途径。这就是为什么人们在政策层面不信任中国的 AI API 提供商。”

但也有人反驳这种观点，认为所谓的“威胁”被过分强调。比如，有人说：“向 OpenAI 发送的信息和向阿里巴巴发送的没太大区别。”还有人指出美国在这方面也存在问题，“美国经常违反国际法，按照自己所谓的‘基于规则的国际秩序’行事。”

对于这些争议，存在一定的共识，即数据隐私和信任在选择 AI API 提供商时至关重要。特别有见地的观点是，有人认为更多的多样性对所有人都有益，不论政治因素如何。

总之，这场关于 Qwen2.5-Turbo 的讨论展现了人们对于模型技术和数据隐私等问题的深入思考和激烈争论。