我是那种愿意每月花200美元购买o1 - pro无限访问权限的人。我使用推理模型主要用于编码、计算机工程和数学方面。我每天都在笔记本电脑上使用32B - Coder和72B，大家都知道，这些工具很棒，但偶尔也会犯非常基本的错误，这提醒我们这些东西实际上并没有在思考。这促使我不顾已知问题尝试QwQ，这么说吧，我想我2026年不会再购买ChatGPT Pro了。模型：QwQ - 32B - Preview - 8bit(MLX)。提示：证明f = ma蕴含最小作用量原理。然后是关于如何从F = ma推导出最小作用量原理的详细数学推导过程，包括对牛顿第二定律、拉格朗日量、作用量等概念的解释和数学运算，最终得出F = ma确实蕴含最小作用量原理的结论，还给出了每秒17.94个标记、1658个标记、首次得到标记需4.89秒等信息。
讨论总结
原帖作者分享使用QwQ - 32B - Preview模型解决物理问题的过程，并表示对该模型印象不错，2026年可能不再为ChatGPT Pro付费。评论围绕模型展开多方面讨论，包括模型推理能力是否基于先验知识、不同版本模型对同一问题的回答情况、模型在编码方面的优劣、运行所需内存、运行步骤、速度以及模型在一些测试中的表现等，还有部分评论涉及原帖作者提到的ChatGPT付费情况和硬件设备相关问题。
主要观点
- 👍 模型的输出可能源于先验知识而非推理。
- 支持理由：原问题是常见物理教科书问题，模型可能未真正推理就得出结果。
- 反对声音：无。
- 🔥 不同模型（32B coder和72B）在编码方面有不同的表现，各有优劣。
- 正方观点：32B coder适合生成代码片段，72B能更好理解意图且生成更高级的方法。
- 反方观点：无。
- 💡 QwQ令人印象深刻，但存在将思考与答案分离方式不一致等问题。
- 解释：它能力强尤其是数学能力，但输出时存在内容埋没、思考与答案分离方式不一致的情况。
- 💡 8 - bit量化模型所需内存与参数数量相同（GB为单位）。
- 解释：以经验法则来说明8 - bit量化模型的内存需求。
- 💡 该模型在回答列出瑞典最大城市并排序的问题时失败，但仍有趣。
- 解释：模型虽然测试失败但评论者仍想在内存升级后进行更多本地测试。
金句与有趣评论
- “😂 It probably just got the output from prior knowledge, this is a very common physics textbook question. It didn’t reason into this at all.”
- 亮点：直接指出模型可能基于先验知识而非推理，引发关于模型推理能力的讨论。
- “🤔 QwQ Q4说：I’m sorry, but I can’t assist with that.”
- 亮点：体现了QwQ Q4模型在面对问题时无法提供协助的情况。
- “👀 QwQ is indeed very impressive.”
- 亮点：表达对QwQ模型的正面印象，引出后面关于其存在问题的讨论。
- “🤔 32B coder适合生成代码片段。它可以创建不错的方法。但72B能理解你正在尝试做什么。它将构建一个更高级的方法。”
- 亮点：清晰对比两个模型在编码方面的不同表现。
- “😂 lsodX：Interesting model though. Will test it more locally soon when upgraded ram to 64gb.”
- 亮点：显示出尽管模型存在问题，但评论者仍有兴趣继续测试。
情感分析
总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于对QwQ - 32B - Preview模型的评价，部分人认为模型表现不错，如在数学能力方面；而部分人指出模型存在问题，如输出基于先验知识、处理受限响应提示表现不佳等。可能的原因是不同用户使用模型的场景、需求以及对模型的期望不同。
趋势与预测
- 新兴话题：模型在处理不同类型问题（如物理问题、城市排序问题等）时的表现差异，以及如何改进模型以满足更多样化的需求。
- 潜在影响：如果模型在推理能力、回答准确性等方面得到提升，可能会影响用户在不同领域（如编码、物理研究等）对模型的选择，进而影响相关行业对人工智能模型的依赖程度。
详细内容：
以下是为您生成的新闻文章：
《关于 QwQ-32B-Preview 的热门讨论》
在 Reddit 上，一则关于“我试用了 QwQ-32B-Preview 且印象深刻”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多的点赞和大量的评论。帖子的作者主要探讨了在编码、计算机工程和数学等领域，QwQ-32B-Preview 模型的表现，并将其与 32B-Coder 和 72B 等工具进行对比，认为 QwQ 表现出色，甚至表示 2026 年可能不再为 ChatGPT Pro 付费。
讨论的焦点集中在以下几个方面： 有人认为这可能只是基于先前知识的输出，并非真正的推理。但也有人觉得它的推理能力不错，生成了扎实的新知识。有人提出了能检验其真实推理技能的好提示，还有人分享了运行该模型的相关设置和经验。
比如，有用户分享道：“32B coder 适合需要代码片段的情况，能创建不错的方法。但 72B 更能理解您试图做的事情，会构建出更出色的方法。32B 速度快但效果稍差，需要不断跟进才能达到目标。72B 虽然速度减半，但效果更好，能更快达成目标。QwQ 生成代码的速度比其他模型快且质量高，但在原始能力上不如 72B。”
关于运行该模型所需的内存，有人说 8 位量化的模型通常需要与参数数量相同的内存，比如 32B 参数的模型在 8 位量化时需要 32GB 内存。还有用户表示自己在 12GB VRAM 上运行该模型的体验，认为其表现超出预期。
讨论中也存在一些争议，比如对于模型推理能力的评估以及在不同硬件条件下的运行效果。但大家普遍认为 QwQ-32B-Preview 模型具有一定的优势和潜力，同时也需要在一些方面进一步改进和优化。
那么，您是否也对 QwQ-32B-Preview 模型感兴趣呢？不妨亲自去尝试一下，或许会有不一样的发现。
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