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基准测试结果令人印象深刻，在我的测试中它也表现良好。为什么没有人关注它呢？

讨论总结

主题围绕Athene - V2无人关注展开。主要观点包括它是基于Qwen的微调模型、性能不错、但可能受模型大小与GPU资源限制、缺乏足够有说服力的取代性等因素影响。总体氛围比较理性，大家从不同角度分析问题。

主要观点

  1. 👍 Athene - V2是基于Qwen的微调模型可能是不被关注原因。
    • 支持理由：它不是基础模型，可能被部分人忽视。
    • 反对声音：有评论者认为模型来源不重要。
  2. 🔥 Athene - V2基准测试结果令人印象深刻且测试表现良好，但没人关注。
    • 正方观点：原帖作者和部分评论者提到其性能不错。
    • 反方观点：有人认为没理由表明能取代其他产品所以不关注。
  3. 💡 可能因为它是72b而多数人GPU资源不足导致无人关注。
    • 解释：大模型需要足够的硬件资源运行，很多人硬件条件不允许。
  4. 🤔 没有足够有说服力的情况表明Athene - V2能够取代Qwen2.5 - 32B - Coder - Instruct或者72B - Instruct，所以不关心。
    • 解释：对比其他产品，没有突出优势让人关注。
  5. 😎 72B的Athene - V2不能适配24GB的卡，这可能是不被关注的一个原因。
    • 解释：硬件适配问题影响使用，进而影响关注度。

金句与有趣评论

  1. “😂 它是基于Qwen的微调模型，这就是我认为的原因。”
    • 亮点：直接指出Athene - V2不被关注可能与它是微调模型有关。
  2. “🤔 我对我所看到的基准测试印象深刻，并且我计划很快自己测试它。”
    • 亮点：表达对Athene - V2性能的初步认可。
  3. “👀 也许因为它是72b而大多数人GPU资源不足。”
    • 亮点：从硬件资源角度分析不被关注的原因。
  4. “😏 我认为它实际上与Llama 3.1 Nemotron 70b相当。”
    • 亮点：通过与其他模型对比体现Athene - V2的性能。
  5. “😒 1. Never heard of it. 2. And now that I have, no compelling case has been made that it would replace Qwen2.5 - 32B - Coder - Instruct or 72B - Instruct. 3. Therefore I don’t care.”
    • 亮点：清晰阐述不关注的理由。

情感分析

总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于Athene - V2是否值得关注，原因是大家对其性能、资源需求、与其他产品对比等方面有不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题：Athene - V2是否存在审查问题可能引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Athene - V2能够优化资源需求或者提升性能优势，可能会改变其在相关领域的受关注程度。

详细内容：

标题：为何 Athene-V2 未受关注？

在 Reddit 上，有一个关于“Athene-V2”的讨论引起了不少关注。原帖称其基准测试结果出色，在发帖人的测试中表现也不错，但却无人问津，并对此表示疑惑。该帖子获得了众多评论和讨论。

讨论焦点与观点众多。有人认为它是基于 Qwen 的微调模型而非基础模型，所以关注度不高。但也有人表示，不管来源如何，其性能令人印象深刻，甚至有人觉得它与 Llama 3.1 Nemotron 70b 不相上下，可能还更胜一筹。还有人指出，像这样的微调能大幅提升基础模型的性能很有趣，好奇如果对 Qwen2.5 32b 进行同样处理会怎样。

有人提出想知道具体的测试内容和是否有样本输入输出或描述。一位用户分享了其中一个测试，是关于数学表达式的，页面给人专业且学术的感觉。

有人说可能是因为它是 72b 模型，很多人的 GPU 无法支持。还有人猜测是因为 Qwen 尚未形成足够的影响力。也有人提到 Qwen 有时会在对话较长时随机冒出中文，但可以通过提示避免。

有用户提供了关于 Athene-V2 的模型信息和相关链接。有人认为当前聊天模型已经饱和，而且 Athene-V2 在基准测试上的提升不大，只有在真正增强模型能力时才有意义。

有人表示 72b 模型太大，自己的 24gb 显卡无法运行。但也有人说通过一定方式可以在 24GB 显卡上运行。

总之，对于 Athene-V2 为何未受广泛关注，大家观点各异，从模型特点、性能表现到硬件支持等方面都有不同的看法。