原贴链接

嘿，r/LocalLLaMA社区的朋友们！和你们许多人一样，我们想要运行处理多种模态的本地模型。虽然一些视觉模型可以通过Ollama和llama.cpp在本地部署，但对最先进的音频语言模型（如Qwen2 - Audio）的支持一直很有限。所以……我们正在使用nexa - sdk让Qwen2 - Audio在你的本地设备上运行，在Hugging Face仓库提供各种GGUF量化选项：https://huggingface.co/NexaAIDev/Qwen2 - Audio - 7B - GGUF。#演示 在一台有24GB内存的M4 Pro上总结一个1分钟的会议记录只需3秒。它还可以进行音乐和声音分析：https://reddit.com/link/1gzq2er/video/fttvo0j3b33e1/player。在博客（http://nexa.ai/blogs/qwen2 - audio）了解更多信息。要在本地运行：查看这里的Hugging Face仓库（https://huggingface.co/NexaAIDev/Qwen2 - Audio - 7B - GGUF）。你最激动人心的音频语言模型用例是什么？很想听听你的想法和反馈！

讨论总结

原帖宣布可以在本地设备运行Qwen2 - Audio用于语音聊天和音频分析，提供了相关的演示、博客链接等。评论主要聚焦于Qwen2 - Audio模型本身，包括模型版本差异、能力（如多语言支持、处理不同时长音频、音频分析的各种功能等）、在本地运行时遇到的技术问题、与其他类似产品对比以及对原帖内容的认可等，整体氛围是积极探索与交流。

主要观点

  1. 👍 qwen2.5目前只有文本模型
    • 支持理由：mikael110解释可能因为训练视觉和音频模型耗时，所以先发布文本模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Qwen2 - Audio是小规模多模态模型，可处理音频和文本输入实现语音交互且无需ASR模块
    • 正方观点：原帖及评论者指出其多种能力展示这一事实
    • 反方观点：无
  3. 💡 Qwen2 - Audio目前在30秒音频片段效果最佳，但希望未来能探索处理1小时会议的方法
    • 解释：AlanzhuLy提到目前的最佳效果，同时表示希望未来能有更多探索
  4. 💡 关注Qwen2 - Audio转录功能与Whisper对比的基准测试
    • 解释：评论者提出对比需求，想了解两者在转录方面的差异
  5. 💡 在Windows系统下使用特定显卡时音频生成出错
    • 解释：评论者反馈在特定系统和显卡下运行Qwen2 - Audio音频生成遇到错误

金句与有趣评论

  1. “😂 Erdeem: I wish my work meetings were only 1 minute.”
    • 亮点：以幽默的方式表达对1分钟会议时长的羡慕，侧面反映出对长会议的无奈
  2. “🤔 mikael110：The 2.5 family only includes text models at the moment.”
    • 亮点：简洁地回答了关于qwen2.5模型类型的疑问
  3. “👀 scythe000: Well done!”
    • 亮点：简短而直接地表达对原帖内容的肯定
  4. “🤔 AlanzhuLy: Unfortunately, there is no benchmark at the moment. But one thing Qwen2 - Audio does pretty well is transcribing accurately with background noises.”
    • 亮点：回答关于基准测试的疑问，并指出Qwen2 - Audio在有背景噪音下转录准确的优势
  5. “😎 No_Afternoon_4260: 60*3 = 180 seconds or 3 minutes on a m4 pro”
    • 亮点：按照1分钟会议记录处理速度推测1小时会议记录的处理时间

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，大部分评论者对Qwen2 - Audio在本地设备运行这件事持正面态度，或者是积极探讨其技术相关的问题。可能的原因是这个消息对关注音频语言模型的人来说是一种新的进展，大家更关注如何更好地使用和改进这个模型。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索Qwen2 - Audio处理较长时间音频（如1小时会议）的方法以及在多语言音频处理方面的能力。
  • 潜在影响：如果Qwen2 - Audio能不断优化处理长音频和多语言音频的能力，可能会在语音助手、会议记录整理等相关领域产生更广泛的应用，推动音频语言模型在更多场景的应用发展。

详细内容：

《Reddit 热议：在本地设备运行 Qwen2-Audio 用于语音聊天和音频分析》

近日，Reddit 上一篇关于在本地设备运行 Qwen2-Audio 用于语音聊天和音频分析的帖子引发了众多关注。该帖子获得了一定的点赞和评论，主要介绍了 Qwen2-Audio 能够在本地设备运行，并提供了相关的量化选项链接以及演示、学习博客等信息。帖子还询问了大家对于音频语言模型最令人兴奋的使用案例的想法和反馈。

在讨论中，观点纷呈。有人好奇为何新出的产品多是 Qwen2 而非 Qwen2.5，有人解释说目前 2.5 家族只有文本模型，训练视觉和音频模型需要时间，所以先发布文本模型，同时在其基础上开发新的视觉和音频模型，且目前视觉和音频模型的探索相对较少，所以可能需要更多实验。

有用户指出 Qwen2 - Audio 是一个处理音频和文本输入的先进小规模多模态模型，支持多种语言，并提供了多种本地使用案例，如说话人识别和响应、语音翻译和转录、混合音频和噪音检测、音乐和声音分析等，还提供了相关博客链接。

对于模型的性能，有人询问与 Whisper 相比在转录方面有无基准测试，有人关心能否处理一小时的会议录音，有人提出可以对长录音进行分块处理但可能会丢失部分上下文。还有人询问模型的上下文长度，以及是否能适用于一小时的会议。对于运行模型时出现的问题，如重新下载 gguf、onnx 运行时错误等，也有相应的解决办法。

讨论中的共识是大家对 Qwen2-Audio 表现出了较大的兴趣，并期待其在未来能有更出色的表现。特别有见地的观点如对模型在处理背景噪音时的优势的强调，丰富了讨论内容。

核心问题和争议点在于模型在处理长音频、不同语言以及运行中的各种问题等方面的表现和解决方案。

未来，我们期待看到 Qwen2-Audio 在不断的探索和改进中，为用户带来更优质、更便捷的服务。