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讨论总结
这个讨论主要围绕阿里巴巴的QwQ展开。话题包括QwQ在英文提示时偶尔出现中文字符、拒绝率高、在代码生成方面存在问题、与其他模型的比较等多方面的问题。部分人认可QwQ在某些方面的表现，也有人认为它存在很多问题甚至称其为半成品灾难。同时还涉及到多语言思维等相关讨论，总体氛围比较活跃且存在不同观点的交锋。
主要观点
- 👍 QwQ存在英文提示下偶尔出现中文字符的问题
- 支持理由：多位评论者提到了这一现象并进行相关讨论。
- 反对声音：有观点认为多语言者思考方式会使不同语言混合，这不是问题。
- 🔥 认为西方在人工智能模型方面仍处于领先地位
- 正方观点：提到西方仍拥有顶尖模型。
- 反方观点：有人认为QwQ很棒且在公开可用的推理模型中可能处于领先，中国发布模型是为了打破西方的主导地位。
- 💡 QwQ存在拒绝率过高的情况以及其他不合理判定情况
- 解释：如部分名称有政治化、英伟达驱动安装错误被误判等情况被提及。
- 🤔 目前使用QwQ在生成代码方面存在问题
- 解释：有评论者表示尤其是初始代码的生成存在问题。
- 😕 认为阿里巴巴的QwQ是个半成品灾难
- 解释：存在展示过多信息、出现中文字符、拒绝执行任务等问题。
金句与有趣评论
- “😂 Easily fixable if you add to the system prompt that it must reply in English.”
- 亮点：最初认为这是一个简单的解决英文提示下出现中文字符的办法。
- “🤔 I don’t see this as a problem as that’s how multilingual people think in real life.”
- 亮点：从多语言者的思维角度看待QwQ输出中文的现象。
- “👀 total garbage, unusable! what a waste. Dude”
- 亮点：直接表达对QwQ的否定态度。
- “😉 偶尔? 😅 Q4_K_M using openwebui”
- 亮点：对原帖中“偶尔”一词有特别反应并提及其他相关情况。
- “😏 Alibaba is becoming the king cooker, let’s see what The Zuck does now.”
- 亮点：简洁表达对阿里巴巴发展态势的看法并关联到行业竞争。
情感分析
总体情感倾向比较复杂，既有正面的认可（如认为QwQ在某些方面不错、有潜力等），也有负面的批评（如认为QwQ存在很多问题，甚至是半成品灾难等）。主要分歧点在于对QwQ出现中文字符、拒绝率高、在代码生成等方面的表现上的不同看法。可能的原因是不同用户的使用需求、对AI产品的期望以及对多语言处理的理解不同。
趋势与预测
- 新兴话题：关于QwQ与其他模型（如marco - o1）的比较可能会继续深入讨论。
- 潜在影响：如果QwQ不能解决目前存在的问题，可能会影响其在市场中的竞争力和用户接受度；而如果能够改进，对于人工智能领域多语言处理等方面可能会提供新的思路和经验。
详细内容：
标题：关于 Alibaba 的 QwQ 模型的热门讨论
Alibaba 的 QwQ 模型引起了 Reddit 上的热烈讨论，该帖子获得了众多关注，点赞数和评论数众多。原帖主要探讨了 QwQ 模型在使用过程中的一些问题，比如在以英语提示时偶尔会出现中文字符。这一话题引发了关于如何解决此问题、模型性能对比以及其在不同场景下应用的广泛讨论。
讨论焦点与观点分析： 有人使用 128GB 的 mac 在 LM Studio 中加载 Q8 量化时，发现速度较慢，每秒仅 12 个令牌。有人在 m4 max 36gb 上通过 ollama 实现了每秒 15 个令牌。 对于模型偶尔出现中文的问题，有人提出通过修改系统提示、禁止特定字符、使用翻译模型等方法来解决。例如，有人建议在系统提示中添加“用英语回答”，但效果不佳；有人提到使用特定的语法规则来限制中文输出，但也存在一些问题。 关于模型的性能，有人认为 QwQ 在某些方面表现出色，但在产生代码特别是初始代码方面存在问题；也有人认为它不如其他一些模型，如 marco - o1 等。 有人指出西方在顶级模型方面仍具优势，Qwen 可能因免费而存在一定差距，但也有人认为 Qwen 在特定任务上表现不错。 有人认为作为多语言使用者，模型输出中包含中文是自然的，但也有人认为这在实际应用中会带来诸多不便。
总之，关于 Alibaba 的 QwQ 模型，大家的观点各异，既有对其性能的肯定，也有对存在问题的担忧。如何解决其中文输出的问题以及提升其性能，仍有待进一步探讨。
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