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讨论总结

这是一个关于Qwen相关模型（特别是QwQ）的讨论。主要涉及模型的性能（如在逻辑问答、数学计算方面）、开源情况、与其他模型的对比等。同时也探讨了模型的一些特性，像容易陷入循环、回答审查严格、思考过程长等问题。还有一些关于技术发展速度的感慨，以及资源分享等内容。参与者态度多样，有惊叹、肯定、质疑等。

主要观点

  1. 👍 32b模型与o1预览版相当
    • 支持理由：有评论者指出二者相当且32b模型可能开源。
    • 反对声音：有评论者在测试中发现该模型目前落后于o1。
  2. 🔥 模型可能会开源
    • 正方观点：有评论者根据情况推测32b模型可能开源。
    • 反方观点：无明确反对意见。
  3. 💡 o1可能是针对不同任务优化的MoE
    • 解释：评论者根据自己的经验和知识推测o1的结构特点。
  4. 💡 Q3_K_M在逻辑问答方面表现优秀
    • 解释：评论者测试发现Q3_K_M能正确回答所有逻辑问题。
  5. 💡 模型审查过于严格
    • 解释：例如拒绝谈论《北斗神拳》中的动作场景。

金句与有趣评论

  1. “😂 32b model on par with o1 preview and will probably be open sourced…..”
    • 亮点：简洁概括32b模型的情况并对开源作出推测。
  2. “🤔 Ok Solved”
    • 亮点：简短地表示问题解决，可能引起他人好奇是什么问题。
  3. “👀 It thought process is so longggg, that I started to felt bad for qwen team for serving the model as it is lol.”
    • 亮点：生动表达出模型思考过程长，以及对开发团队的看法。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点在于对模型性能的评价，如在不同测试中的表现，有的认为表现好，有的认为表现差。可能的原因是测试环境、使用方法以及对模型期望的不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着技术发展，模型在不同设备（如手机）上的运行情况可能成为后续讨论的新方向。
  • 潜在影响：对人工智能领域的发展有推动作用，如果更多模型开源免费，将促使更多人参与到相关研究和应用开发中。

详细内容：

《关于“QwQ”模型的热门讨论：开源模型的新突破？》

最近，Reddit 上关于“QwQ”模型的讨论热度不断攀升。原帖https://qwenlm.github.io/blog/qwq-32b-preview/引发了众多网友的热议，获得了大量的点赞和评论。讨论的主要方向集中在该模型的性能表现、与其他模型的比较、优势与不足等方面。

讨论焦点与观点分析：

在性能方面，有人表示：“我测试了 QwQ，至少目前来看，在我看来它落后于 o1 和 r1。我现在要进行我开发的测试，因为 R1 通过了这些测试。”但也有人称赞道：“QwQ 在数学方面非常厉害！这是相对于目前开源的任何模型来说的一个巨大飞跃。” 比如，有用户分享：“对于像‘If my BMI is 20.5 and my height is 172cm, how much would I weigh if I gained 5% of my current weight? ’这样的数学问题，QwQ 总能给出完美答案 63.68 ，而且连续 10 次都是如此。”

关于与其他模型的比较，有人认为：“QwQ 在某些方面表现优于 DeepSeek R1，但 DeepSeek 的思考过程太短。”还有人说：“o1 - preview 会答错一些问题，而 QwQ 在某些情况下表现更好。”

对于 QwQ 的不足之处，有人提到：“它会陷入‘思考’循环，输出过于冗长，而且在逻辑问题上表现不佳。”例如：“QwQ 很容易陷入循环，在数学和编码方面不错，但在逻辑问题上真的很差。o1 能够在不到 30 秒内解决一些经典逻辑问题，但 QwQ 会陷入循环并给出奇怪的答案。”

在讨论中也存在一些共识，比如大家都认为 QwQ 的出现给开源模型领域带来了新的可能性和挑战。

特别有见地的观点如：“我很惊讶它（DeepSeek）的思考如此广泛。当然，我唯一真正的比较对象是 o1，它隐藏了真正的思考过程，只提供简短的总结。” 这一观点丰富了关于不同模型思考方式的讨论。

总之，关于“QwQ”模型的讨论展示了开源模型领域的活跃与创新，也让我们对其未来的发展充满期待。