原贴链接

无实际内容可翻译（仅一个github链接https://github.com/fairydreaming/farel - bench）

讨论总结

该讨论主要围绕QwQ - 32B - Preview在farel - bench中的基准测试结果展开。参与者讨论了基准测试的价值、模型性能与量化版本和硬件的关系、与其他模型的对比，还涉及模型过度思考、存在幻觉等问题，同时有人表达对Simplebench的期待、对技术发展的惊叹以及对测试结果的疑惑等，整体氛围积极且富有探索性。

主要观点

1. 👍 基准测试有饱和趋势但仍有价值
   • 支持理由：有助于区分模型优劣。
   • 反对声音：无。
2. 🔥 QwQ - 32B - Preview的性能表现与量化版本相关
   • 正方观点：不同量化版本下模型推理能力、测试分数有差异。
   • 反方观点：无。
3. 💡 不同硬件对模型性能有影响
   • [不同显卡适配情况不同等现象表明硬件影响模型性能]
4. 💡 公开测试结果与私人测试结果相符合
   • [测试者私人测试在特定任务上的表现与公开测试结果存在一致性]
5. 💡 该模型存在过度思考的情况
   • [有评论者指出模型在得出答案后还继续思考并陷入循环等情况]

金句与有趣评论

1. “😂 looks like the benchmark is saturating.”
   • 亮点：指出基准测试存在饱和趋势这一现象。
2. “🤔 Right, but it’s still useful to separate the wheat from the chaff.”
   • 亮点：强调即便饱和基准测试仍有价值。
3. “👀 I gotta say, in 2023 I had a hard time imagining 32B local models would absolutely roll over the initial gpt4 model.”
   • 亮点：体现出技术发展迅速超出想象。
4. “😎 This model thinks itself into oblivion.”
   • 亮点：生动描述模型过度思考的严重程度。
5. “🤯 bruh a 32b model is doing that…. holy fuck”
   • 亮点：表达对32B模型测试成绩的惊讶。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少，不过在模型性能和存在问题方面有不同的观点交流，例如对于模型过度思考和幻觉问题的讨论。积极的原因是大家更多地在探索模型的性能、测试结果等内容，整体氛围是对技术发展和模型情况的好奇与探索。

趋势与预测

• 新兴话题：模型过度思考问题的解决办法可能会引发后续讨论。
• 潜在影响：对模型优化、开发以及相关技术的评估标准可能产生影响。

详细内容：

标题：QwQ-32B-Preview 在 farel-bench 中的基准测试结果引发热议

在 Reddit 上，一则关于 QwQ-32B-Preview 在 farel-bench 中的基准测试结果的帖子引起了众多网友的关注。该帖子获得了大量的点赞和评论，引发了广泛而深入的讨论。

原帖提供了相关的链接：https://github.com/fairydreaming/farel-bench ，并分享了诸多关于模型性能、量化方式、推理能力等方面的观点。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为基准测试似乎已经达到饱和，但仍有助于区分优劣；也有人关注使用的 QwQ 版本以及不同量化方式对模型性能的影响。例如，有用户分享道：“从我的本地测试来看，模型在 4bpw 量化后推理能力大幅下降。用 llama.cpp 中的 q8_0 能轻松得出正确结果，但 q4_0 或 iq4_xs 经常陷入死循环。” 还有用户提到使用特定的采样设置对模型性能影响不大。

关于模型的思考过程，有人指出该模型有时会过度思考，甚至陷入无限循环，而 o1-preview 在此方面似乎表现更好。比如有用户说：“这个模型想得太多，甚至都忘了给出最终答案。我问它斐波那契数列中 500 以内有多少个数，它得出 15 后就开始思考用黄金比例推导数字的公式，然后反复纠错。而 o1-preview 处理这个问题时就没有这样的问题。”但也有人认为继续思考即便在得出最终答案后也是需要的，有利于代理使用。

在讨论中也存在一些有趣或引发思考的观点，如有人开玩笑说要给模型吃抗焦虑的药，还有人感叹 32B 模型能有这样的表现令人惊叹。

对于模型的表现，大家看法不一。有人认为 Q8 更好，也有人觉得不同模型各有优劣，不应过度依赖单一提供商。

总之，这场关于 QwQ-32B-Preview 基准测试结果的讨论展现了网友们对模型性能的深入思考和热烈探讨。