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在RTX 3090（OLLAMA OpenWEBUI）上使用QwQ 32b预览版Q4 K_M，并在Simple bench（https://github.com/simple - bench/SimpleBench）上对其进行测试。我很惊讶！仅一个问题就从英语转换到了汉语。思考过程非常混乱，但10个问题能答对5个看起来仍然是一个惊人的结果（更惊人的是它是Q4版本）。它10个问题答对了5个。当我查看官方论文（https://drive.google.com/file/d/1mddNFK5UbBFVr3oDftd2Kyc6D8TFctfe/view）的结果时，似乎Qwen的结果最强。还有其他人测试过它吗？

讨论总结

该讨论主题是关于QwQ 32b在Simple bench上的测试结果。主要观点包括对测试结果的不同看法，如有人觉得结果不错，有人觉得好坏参半；还有关于模型推理过程的讨论，例如如何触发推理过程以及推理过程中的一些现象；同时也涉及到对QwQ 32b作为alpha模型的评价。总体氛围是积极探索、充满好奇的。

主要观点

  1. 👍 QwQ在不同线程中有不同评价
    • 支持理由：不同人对QwQ的测试结果有惊艳、失望、一般等不同看法。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 QwQ测试答对比例不高可能是考试难度问题
    • 正方观点：只答对5/10可能是因为考试难。
    • 反方观点：无
  3. 💡 正确提示可启动QwQ的推理过程且有趣
    • 正方观点：正确提示后推理过程值得观察。
    • 反方观点：无
  4. 🤔 推理过程不总是能触发，未触发时表现普通
    • 正方观点：有实例表明推理过程有时不触发，表现如普通32b模型。
    • 反方观点：无
  5. 🌟 认可QwQ 32b作为alpha模型的表现令人印象深刻
    • 正方观点：虽然是alpha模型但表现不错。
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 它在测试中只答对了5/10，看起来得分并不高 也许考试很难”
    • 亮点：对QwQ测试结果不高提出一种可能的解释。
  2. “🤔 Junior_Ad315：If you prompt it right to get it’s reasoning process going it is pretty interesting to watch.”
    • 亮点：强调正确提示下QwQ推理过程有趣。
  3. “👀 sb5550：it looks like the reasoning process is not always triggered, when it is not triggered the model performs just like a regular 32b model.”
    • 亮点：指出推理过程不总是能触发及未触发时的表现。
  4. “💥 it’s extremely impressive for an alpha model (doesn’t even have a number)”
    • 亮点：肯定QwQ 32b作为alpha模型的表现。
  5. “😎 I’ve had hella mixed results.”
    • 亮点：简洁表达自己测试结果的好坏参半情况。

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对QwQ 32b测试结果的评价，有些人认为结果不错，有些人认为好坏参半。可能的原因是测试环境、测试方式以及对模型的不同期望等因素导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索如何更好地触发QwQ的推理过程。
  • 潜在影响：对QwQ模型的后续开发和优化有指导意义，也可能影响其他类似模型在推理过程优化方面的探索。

详细内容：

《关于 QwQ 32b 在 Simple bench 上的测试引发的热议》

近日，Reddit 上一篇关于在 Simple bench 上测试 QwQ 32b 的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖提到在 RTX 3090 上使用 QwQ 32b 预览 Q4 K_M 进行测试，并附上了相关的测试链接。测试结果是 QwQ 32b 在 10 个问题中答对了 5 个，思维过程有些混乱，不过这一结果仍令人感到惊讶。文章将要探讨的核心问题是对 QwQ 32b 测试结果的评价以及其性能表现的争议。

在讨论中，观点多样。有人认为 QwQ 有时表现不错，比如在简单问题和回答类型的处理上表现较好，但在较长的上下文处理上具有不确定性。有人指出 QwQ 偶尔能正确回答非常困难的问题，但其整体可靠性较低。还有人表示 QwQ 的质量很大程度上取决于它所获取的上下文部分，若能将其模型增大到 70B 可能会解决很多问题。

有人分享了个人经历，称昨天 QwQ 还没给出最终总结就用完了 16k 输出令牌，这很疯狂。也有人表示如果提示恰当让其推理过程启动，会很有趣。有人提到需要在系统提示中添加“一步一步思考”，还有人发现推理过程并非总是被触发，未触发时其表现就和常规 32b 模型一样。有人通过编辑初始令牌来触发推理过程，认为能够观察和编辑思考过程很有潜力，但难以系统控制。

此外，有人认为不是问题难度而是知识量影响推理成功率，增大模型规模和加强采样过程中的监督都会有帮助。还有人觉得对于一个没有编号的 alpha 模型，能有这样的表现已经极其出色，但结果也是好坏参半。

讨论中的共识是大家都对 QwQ 32b 的未来发展充满期待，同时也认识到其目前存在的不足和需要改进的地方。独特的观点如认为通过编辑初始令牌触发推理过程等，丰富了对 QwQ 32b 性能的探讨。

总的来说，这次关于 QwQ 32b 的讨论充分展示了大家对其性能的关注和思考，也为其后续的改进和发展提供了有价值的参考。