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我查看了QwQ - 32B和Qwen Coder 2.5 7B模型在Huggingface上的config.json规范文件，发现词汇量大小是匹配的，因此从理论上讲，Qwen Coder 7B可以用作草稿模型来为QwQ启用推测性解码。在我简陋的16GB VRAM系统上，这种方法没有带来性能提升（在“正常”模式下，我只能将26/65的QwQ层卸载到GPU，在“推测”模式下，我必须在仅11个QwQ层和全部29个Qwen Coder层之间平衡GPU卸载），但我确信在更大VRAM的GPU（例如24GB VRAM）上，使用这种方法可以获得显著的性能提升。最有趣的结果是在风格方面。普通的QwQ在推理时似乎更迂回、更自我怀疑，答案长度为4527个字符。另一方面，将Qwen Coder作为草稿模型的QwQ使用的字符略多，为4763个（在我的案例中，花费的时间也更多）来生成答案，但它的推理（在我主观看来）似乎更自信、更有条理。我附上了一个链接PDF，里面有我在每次测试中的llama.cpp命令和输出，供大家查看。我鼓励这里的人尝试将Qwen 2.5 Coder 7B作为QwQ - 32B的草稿模型，并让社区知道你们在每秒标记数量的性能、风格以及推理看起来多么“自信”和“有条理”方面的结果。也许我们在这里发现了一些东西，Qwen Coder让QwQ减少了“自我怀疑”，思维更“有条理”。祝大家玩得开心！

讨论总结

原帖提出Qwen - 2.5 Coder 7B可用于QwQ - 32B的推测解码，并分享了自己在性能和风格方面的观察结果。评论者们围绕这一观点展开了多方面的讨论，包括对原帖结果的质疑、模型选择对性能提升的影响、不同模型的比较、性价比更高的替代方案、以及关于AI回应“置信度”的疑问等，整体氛围充满技术探讨的氛围🧐

主要观点

  1. 👍 单独使用QwQ或与小模型一起使用应得到相同结果
    • 支持理由：小模型只应加快答案生成速度，理论上不会影响写作风格或答案质量。
    • 反对声音：原帖作者认为小模型作为草稿模型时，会改变QwQ的推理风格，使其更自信和有逻辑。
  2. 🔥 为获得性能提升，不应使用小于目标模型10倍的模型
    • 正方观点：这样能更好地提升性能。
    • 反方观点：存在使用小于目标模型10倍的模型（如3B或0.5B）进行推测性解码有速度提升的基准测试。
  3. 💡 存在使用特定模型进行推测性解码有速度提升的基准测试
    • 解释：在某些情况下速度提升可达1.5到2倍，但原帖作者设置下因模型差距不大难以预期速度提升。
  4. 💡 提出一种比24GB VRAM的NVIDIA卡性价比更高的替代方案
    • 解释：可以使用带有AMD APU Ryzen 7 8845hs（或明年更新版本）且约100GB内存的迷你电脑，通过Vulkan运行大模型。
  5. 💡 关注社区是否有定义AI回应“置信度”的指标
    • 解释：认为这样有助于理解原帖提到的主观体验，如QwQ在不同设置下推理风格的差异。

金句与有趣评论

  1. “😂 Am I missing something. Using QwQ standalone or with a dwarf model should yield same results, the dwraf model helps in generating the answer faster but has no effect on writing style or answer quality”
    • 亮点：直接对原帖观点提出质疑，是后续讨论的起点之一。
  2. “🤔 要想获得性能提升，不应使用小于目标模型10倍的模型。”
    • 亮点：给出了关于模型选择与性能提升关系的一个观点，引发了争议和更多讨论。
  3. “👀 tip: for around half the price of a 24gb vram nvidia card you can get a mini pc w/ amd apu ryzen 7 8845hs (or newer coming next year) w/ ~100gb ram where you can run 30+gb models at decent speed via vulkan (rocm might be faster but not yet usable in igpu, is said to be in next linux kernel feb'25).”
    • 亮点：提供了一个不同的性价比方案，为想要提升性能的用户提供了新思路。
  4. “🤔 在光 之 下 关 于 模 型 大 小 和 性 能 的 讨 论，社 区 内 是 否 有 已 确 立 的 指 标 来 定 义 AI 回 应 中 的“置 信 度”？”
    • 亮点：从一个新的角度提出问题，关注到AI回应的评价指标。
  5. “👀 我使用QwQ 4.0bpw w/ Q4 30k context + Qwen 2.5 0.5B instruct 8.0bpw w/FP16 context作为草稿。”
    • 亮点：分享了个人的实际操作经验，为其他人提供了参考。

情感分析

总体情感倾向较为理性和平和，主要分歧点在于Qwen - 2.5 Coder 7B用于QwQ - 32B是否能带来性能提升和风格改变，以及模型选择与性能提升的关系。可能的原因是大家基于不同的经验、理论知识和对模型的理解而产生不同观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于定义AI回应“置信度”的指标可能会引发后续讨论，如何建立这样的指标来更好地评估模型的表现。
  • 潜在影响：如果能建立这样的指标，可能会对模型优化、用户对模型的选择和使用产生影响，也有助于更深入地理解模型之间的交互逻辑。

详细内容：

标题：QwQ-32B 与 Qwen Coder 7B 模型的探索与讨论

近日，Reddit 上一篇关于“Speculative Decoding for QwQ-32B Preview can be done with Qwen-2.5 Coder 7B!”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。原帖作者表示，在查看了两个模型的配置文件后，发现其词汇量匹配，理论上 Qwen Coder 7B 可用作 QwQ 的草案模型以实现推测解码。在作者 16GB VRAM 系统上未获得性能提升，但认为在更大 VRAM 的 GPU 上会有显著效果。同时，作者还提到了在风格方面的有趣发现，认为单纯的 QwQ 推理稍显犹豫，而结合 Qwen Coder 作为草案模型后，推理更自信和逻辑。作者还附上了相关PDF 供大家查看，并鼓励大家尝试并分享结果。

讨论焦点主要集中在模型结合后的性能和效果方面。有人认为，使用 QwQ 独立模型或与小型模型结合应产生相同结果，小型模型只是加快生成答案速度，对写作风格和答案质量无影响。也有人指出，在测试中 0.5 模型不够准确，1.5 模型有提升效果。还有人提到，速度提升源于大型模型能够并行验证小型模型的多个输出，只要小型模型能正确预测大型模型的输出，就能获得加速。

有人分享道：“在我的测试中，0.5 模型不够准确，无法预测标记，最终反而拖慢了速度。1.5 模型则提供了助力。”

有人提出疑问：“如果小型模型不影响输出质量，为什么要用 1.5b 而不是 0.5？整个事情似乎相当不一致。”

关于模型大小和性能的讨论中，有人好奇社区内是否有确定的指标来定义 AI 响应的“信心”，以更精确地理解模型相互作用如何影响逻辑推理。

这场讨论中，大家对于模型结合的效果和性能提升的可能性存在不同看法和争议，但也在交流中不断深入探讨和思考。究竟 Qwen Coder 能否为 QwQ 带来更少的“自我怀疑”和更结构化的思考，还需要更多的实践和研究来验证。