对于使用过两者的人，我很好奇你们如何相互评价它们。
讨论总结
该讨论围绕Qwen 2.5 72B和Llama 3.3 70B Instruct模型展开比较。评论者从多个方面如遵循指令、写作风格、审查情况、知识搜索、角色扮演等对两个模型进行评价，部分人还提及了其他模型如Mistral大型模型。大家观点多样，既有支持Qwen的，也有看好Llama的，还有对Qwen表示失望或怀疑其热度是否虚高的，整体讨论氛围比较理性。
主要观点
- 👍 Qwen在遵循系统提示方面表现更好
- 支持理由：多位评论者通过使用体验得出此结论。
- 反对声音：有评论者认为Llama 3.3在遵循指令方面更好。
- 🔥 Llama 3.3审查较之前版本减少
- 正方观点：评论者通过使用发现其审查情况有改善。
- 反方观点：无（未发现明显反对声音）。
- 💡 Qwen知识搜索和研究能力好
- 支持理由：部分评论者在使用中感受到Qwen在这方面的优势。
- 反对声音：无（未发现明显反对声音）。
- 👍 Qwen多数时候能达到使用者预期
- 支持理由：使用者在实际使用中得出该结论。
- 反对声音：无（未发现明显反对声音）。
- 🔥 Llama 3.3的回复存在平庸的情况
- 正方观点：评论者在使用过程中发现有这种情况。
- 反方观点：无（未发现明显反对声音）。
金句与有趣评论
- “😂 Qwen is smarter and better at following system prompts.”
- 亮点：简洁地概括了Qwen在聪明程度和遵循系统提示方面的优势。
- “🤔 Llama 3.3 is less censored than all previous versions of llamas.”
- 亮点：指出了Llama 3.3在审查方面与之前版本的区别。
- “👀 For me, Llama 3.3 is better at following instructions, also in writing or having a conversation.”
- 亮点：表明了评论者在遵循指令、写作和对话方面对Llama 3.3的认可。
情感分析
总体情感倾向比较中立。主要分歧点在于Qwen和Llama哪个模型更好，部分人对Qwen失望，部分人对Llama的表现不满。可能的原因是大家使用模型的场景、需求和对模型功能的侧重点不同。
趋势与预测
- 新兴话题：模型的微调对其性能的影响可能会引发后续讨论。
- 潜在影响：对人工智能模型开发和优化有一定的参考价值，能促使开发者关注模型在不同功能方面的表现以满足用户需求。
详细内容：
标题：关于 Qwen 2.5 72B 与 Llama 3.3 70B 模型的热门讨论
在 Reddit 上，一则题为“如何对 Qwen 2.5 72B 与 Llama 3.3 70B 指导模型进行排名？”的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论，大家纷纷就这两个模型展开了热烈的讨论。
讨论的焦点主要集中在这两个模型的性能、特点以及适用场景等方面。有人认为 Qwen 更智能，写作风格更优但审查较严；而 Llama 3.3 则在创造性和审查方面表现不同。
有用户分享道：“Qwen 更聪明，能更好地遵循系统提示。Qwen 的写作风格出色，但审查太严格。似乎 Llama 3.3 比之前所有版本的 llama 审查都要宽松。有时，llama 3.3 即使在低温下也可能过于有创意。于我而言，Qwen 更好。”
还有用户提到：“Qwen 的写作风格更优，但确实存在审查问题。它拒绝回答一些我认为根本不涉及政治的问题，比如美国总统是谁。在我看来，经过改进的版本解决了这个问题，而且在实际使用效果上没有太大差异。与那些说这个过程会削弱其性能的人观点相反。”
有人表示：“对我来说，Llama 3.3 在遵循指令、写作和对话方面表现更好。Qwen 在知识搜索和研究方面更出色。有时 Llama 3.3 的回复有些平庸。Qwen 大多数时候能理解我的需求。另一方面，Qwen 在某些情况下对我来说太中国化了，但这不是大问题。”
也有人指出：“我注意到 Qwen 模型在纠正自身错误方面非常顽固。即使你指出了模型承认的错误，有时它在生成的代码中仍会继续犯同样的错误。”
在讨论中，大家的观点存在分歧。有人认为 Llama 3.3 无法与 Qwen 2.5 72B 相比，有人则觉得无法明确选出一个整体的“赢家”。有人觉得 Llama 模型在创意写作方面更出色，Qwen 2.5 72b 在各种用例中总体更强大、更智能。
总的来说，这场关于 Qwen 2.5 72B 与 Llama 3.3 70B 模型的讨论十分精彩，充分展现了大家对这两个模型的深入思考和不同见解。
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