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我向Claude（俳句版，免费）、OpenAI、DeepSeek R1、HuggingFace上的QwQ尝试了一些较难的推理问题，只有R1和QwQ能够解答这些问题，俳句版解答了部分问题，OpenAI完全无法解答。排名第一：R1，答案正确，基于思维链（CoT）只花了25秒。排名第二：QwQ，答案正确，但思维链写了一整篇文章。排名第三：俳句版（十四行诗版免费版不可用），部分问题回答正确。排名第四：OpenAI，完全错误，我用的是免费版，所以不知道是哪个模型解答的。我没有编程背景，但我需要一些代码，QwQ、R1确实很有帮助（十四行诗版也很好，但由于缺乏访问权限、消息限制和较短的上下文长度，对免费用户来说实际上没什么用）

讨论总结

原帖作者测试了Claude(haiku, free)、openai、deepseek r1、QwQ等人工智能解决推理问题的能力并得出结果，还分享了非编码背景下对代码的需求情况。评论中有人认同原帖观点，看好开源模型发展，有人期待r1模型发布，也有人对原帖的推理问题感兴趣但因原作者已删除问题内容无法进行测试。总体氛围积极且对人工智能发展充满期待。

主要观点

  1. 👍 r1和QwQ在解决推理问题上表现较好
    • 支持理由：原帖测试结果表明r1和QwQ能够解决困难推理问题，而其他如openai则不能。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 2025年将是开源模型之年
    • 正方观点：开源模型发展势头良好，如QwQ性价比高，推理性能好等预示着开源模型的发展前景。
    • 反方观点：无
  3. 💡 openai的免费版本在解决推理问题上完全失败
    • 支持理由：原帖测试中openai完全不能解决推理问题。
    • 反对声音：无
  4. 🤔 QwQ比gpt4o便宜且推理性能好
    • 支持理由：评论者提到QwQ比gpt4o便宜5倍且总体推理性能更好。
    • 反对声音：无
  5. 😎 希望r1模型尽快发布
    • 支持理由：原帖中r1在解决推理问题方面表现优秀。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 I tried some difficult reasoning questions to Claude(haiku, free), openai, deepseek r1, QwQ on huggingface and only r1 and QwQ were able to solve those questions, haiku solved some of the part of question, openai couldn’t solve it at all.”
    • 亮点：直接给出不同人工智能解决推理问题的测试结果。
  2. “🤔 interesting, I share your view. I believe 2025 will be the year of open source models.”
    • 亮点：表达对原帖观点的认同并对开源模型的发展做出乐观预测。
  3. “👀 qwq is 5x less expensive than gpt4o and it performs better reasoning overall.”
    • 亮点：指出QwQ的性价比优势。
  4. “💥 I hope they release the r1 model soon!”
    • 亮点：简洁表达对r1模型发布的期待。
  5. “😉 next year we’ll see more small models working on longer inference times, bringing costs down even more and democratizing inference to consumer hardware”
    • 亮点：对未来小模型发展趋势做出预测。

情感分析

总体情感倾向积极向上。主要分歧点较少，大家基本认同原帖对不同人工智能的测试结果，以及对开源模型发展的看好。可能的原因是原帖的测试结果比较直观，且开源模型发展确实是当前的一个趋势，大家都比较期待其发展。

趋势与预测

  • 新兴话题：r1模型权重发布可能会成为后续讨论的新观点。
  • 潜在影响：如果开源模型如QwQ和r1等继续发展，可能会改变人工智能领域的格局，降低成本使更多人能够使用人工智能进行推理，也可能促使openai等公司调整策略。

详细内容：

标题：开源模型能否引领未来？

最近，Reddit 上有一个关于不同模型解决推理问题能力的热门讨论。原帖中，作者表示尝试了一些困难的推理问题让 Claude（haiku，免费）、OpenAI、deepseek r1、QwQ 在 huggingface 上进行解答，结果只有 r1 和 QwQ 能够成功解决，haiku 解决了部分问题，而 OpenAI 完全没有答对。原帖获得了众多关注，引发了大家的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在不同模型的性能和对用户的实用性上。有人指出免费用户使用 GPT-4o 在 5 小时内的使用次数有限；也有人认为对于普通用户来说，每 3 小时 80 条消息已经足够。还有人提到免费用户可能获得的消息数量更少，比如每 4 小时 10 条，之后就是 4o mini。

有人认为 2025 年将会是开源模型的年份，因为 QwQ 不仅比 GPT4o 便宜 5 倍，而且整体推理表现更好，预计明年会有更多小型模型出现，降低成本并普及到消费硬件。但也有人表示 QwQ 目前还只是预览版。

讨论中存在的共识是不同模型在性能和对用户的友好程度上存在差异。特别有见地的观点是对于开源模型未来发展的期待，比如希望 r1 模型能够尽快发布。

那么，开源模型到底能否在未来占据主导地位？这需要我们持续关注技术的发展和市场的变化。