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讨论总结

该讨论围绕Qwen QwQ在aider编码基准测试结果不理想展开。评论者从多个角度阐述了对Qwen QwQ的看法，涉及它在创意头脑风暴、推理、文件解读、编码等不同任务中的表现，还探讨了其运行时遇到的问题、测试时的量化因素、工作流程以及与其他模型的比较等内容，整体讨论氛围比较理性和专业。

主要观点

  1. 👍 Qwen QwQ在创意头脑风暴方面表现良好
    • 支持理由：能生成不常见想法，对想法是否陈词滥调的辩论很有趣
    • 反对声音：无
  2. 🔥 QwQ高级推理能力不错，文件解读能力较好，但在编码方面表现差
    • 正方观点：在依据给定内容判断法案违宪等任务上表现良好并能解释原因
    • 反方观点：有评论者表示在编码任务中表现差，如meragon23认为其比o1 - mini差很多
  3. 💡 QwQ 32B Preview不是专门用于代码补全的模型，作为推理/CoT模型给予思考空间时表现最佳
    • 解释：一些用户在测试中发现该模型在代码补全任务上表现不佳，但在推理方面有独特表现
  4. 💡 4 - bit量化可能影响连续思维（CoT），应尝试更高的量化来重新测试Qwen QwQ
    • 解释：在探讨Qwen QwQ测试结果不理想的原因时，有人提出量化因素的影响
  5. 💡 Qwen QwQ在评论者Python编码时结果最佳，但在Go编码时结果复杂
    • 解释：不同编程语言下模型的表现不同，可能与训练数据集中语言代码语料库大小有关

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ve found it very good for creative brain storming - plot ideas for stories and stuff.”
    • 亮点：肯定了Qwen QwQ在创意头脑风暴方面的作用
  2. “🤔 I found QwQ is really good at reasoning at a highlevel and interpreting documents. But for coding, it’s really bad because the model effectively has anxiety.”
    • 亮点：对比了QwQ在推理、文件解读和编码方面的不同表现，并给出编码差的一种可能原因
  3. “👀 I’ve been really happy with the results so far. The response takes a little longer but it’s saved me followup questions, so I’m happy with that.”
    • 亮点：表明了用户对使用QwQ作为审查员工作流程的满意态度
  4. “😎 I have a custom benchmark of code understanding (not generation) and QwQ performed at the level of Mistral - Large - 123B.”
    • 亮点：提供了QwQ在自定义代码理解基准测试中的表现情况
  5. “🤨 QwQ 32B Preview is reputed to be strong at coding, but it can’t reliably edit source code.”
    • 亮点：指出QwQ在编码能力方面存在的矛盾点

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有对Qwen QwQ在某些方面表现的肯定，如创意头脑风暴、推理和文件解读等；也有对其在编码方面表现的否定。主要分歧点在于Qwen QwQ在编码任务中的实际能力以及测试结果不理想的原因。可能的原因包括模型本身特性（如存在类似焦虑的问题）、量化因素、训练数据等。

趋势与预测

  • 新兴话题：尝试更高量化重新测试Qwen QwQ、探索模型在不同编程语言下表现差异的原因。
  • 潜在影响：对Qwen QwQ的改进和优化提供方向，影响相关人工智能模型在不同任务场景中的应用选择。

详细内容：

标题：对 Qwen QwQ 在 aider 编码基准测试中的讨论

近日，Reddit 上一篇题为“I benchmarked Qwen QwQ on aider coding bench - results are underwhelming”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多，主要围绕 Qwen QwQ 在编码方面的表现展开。

讨论焦点与观点分析：

有人认为 Qwen QwQ 在创意头脑风暴和情节构思方面表现出色，但在编码方面效果不佳，模型甚至会出现类似焦虑的情况。也有人分享说 Qwen QwQ 在高级推理和文档解释方面表现良好，比如正确推断法案是否符合宪法。

有用户表示，Qwen QwQ 整体上在推理和理解任务中表现较好，但在特定的编码用例中存在不足。比如，在冒险角色扮演方面，它有时会存在假设错误且坚持不改的问题，而在某些情况下，Mistral Small 表现更好。

一些用户还探讨了不同模型在不同场景下的表现。比如，有人测试后发现 Qwen QwQ 远不如 o1-mini，存在语言切换随机、思考不连贯等问题，且 32k 的上下文限制对中型编码项目用处不大。但也有人持不同看法，认为使用方式可能影响其效果，在处理复杂算法和数学问题时它能发挥作用。

关于模型的设置和优化，有人详细介绍了自己的硬件配置和使用经验，如通过特定配置实现了速度提升。还有人分享了利用 QwQ 进行代码审查的工作流程，以及相关工具的使用和设置方法。

有趣的是，有人质疑原帖作者测试 Qwen QwQ 用于代码完成的做法，认为它并非专为该任务设计。

总之，关于 Qwen QwQ 在 aider 编码基准测试中的表现，大家观点各异，讨论丰富多样，既有对其优势的肯定，也有对不足的指出，为进一步理解和优化该模型提供了多维度的思考。