原贴链接

无（原帖仅为图片链接，无实质可翻译内容）

讨论总结

这是一个关于QwQ推理模型在一些场景下不适用的讨论。原帖认为QwQ这类模型容易过度思考并陷入无意义内容。评论者们从不同角度进行了讨论，包括QwQ在特定任务（如角色扮演、日常聊天、翻译任务等）中的不佳表现，其训练特性、对系统提示的敏感性，也有评论者分享了使用QwQ解决物理问题的经历，还有人对QwQ在正式版本可能改进抱有期待。整体讨论氛围理性且具有一定的建设性。

主要观点

  1. 👍 QwQ模型用于某些问题不合理
    • 支持理由：QwQ的训练特点使其在特定问题（如角色扮演、日常聊天）上表现不佳，如过于冗长、过度思考。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 QwQ在非推理工作流程中需要添加模型总结其输出
    • 正方观点：QwQ和类似模型很冗长，回答编码任务需求时输出过多内容。
    • 反方观点：无
  3. 💡 QwQ模型过度思考只要不重复就可能是好事
    • 解释：模型可用于深度分析等任务，能提供准确答案，但不适合日常使用。
  4. 💡 QwQ模型对系统提示敏感
    • 解释：建议不要更改默认系统提示，不确定是否为训练产物。
  5. 💡 在特定模式下使用QwQ可以通过注入提示让模型跳出循环
    • 解释：在解决物理问题时，可在特定模式下注入提示避免其强力猜数循环。

金句与有趣评论

  1. “😂我认为将像QwQ这样的模型用于此类问题没有太大意义，在我看来，它只是不适合这项工作的工具。”
    • 亮点：直接表达QwQ模型在某些场景下不适用的观点。
  2. “🤔Since QwQ is a preview model, perhaps its overthinking will be adjusted in the full release.”
    • 亮点：对QwQ正式版改进抱有期待。
  3. “👀The thinking models like QwQ and Nemotron are so wordy that the only way I can use them is to have them be a thinker node in my workflow and use another node after as the responder.”
    • 亮点：形象地描述QwQ等模型的冗长及应对方式。
  4. “😎我认为只要它不重复自己，它的过度思考实际上可能是一件好事。”
    • 亮点：提出对QwQ过度思考特性的不同看法。
  5. “🤓i used qwq for translation task. it was too verbose and qwen2.5:14b much better”
    • 亮点：通过比较体现QwQ在翻译任务中的不足。

情感分析

总体情感倾向较为中性客观。主要分歧点在于对QwQ过度思考这一特性的看法，部分人认为这是QwQ的不足，导致其在很多场景下不适用；而另一部分人则认为只要不重复，过度思考可能是好事，因为可以提供准确答案。可能的原因是大家对QwQ的使用场景和需求不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：如何根据不同任务对QwQ进行技术优化（如正确的系统提示、关闭重复惩罚等）。
  • 潜在影响：如果QwQ能够根据不同场景进行优化改进，可能会影响到其在推理、工作流程优化等相关领域的应用。

详细内容：

标题：关于推理模型 QwQ 适用性的热门讨论

在 Reddit 上，一个有关推理模型 QwQ 的帖子引发了热烈关注。该帖子称，QwQ 在一些场景中可能不太适用，因其往往过度思考，甚至陷入无意义的状态。此帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在 QwQ 模型的优缺点以及在不同任务中的表现。有人认为，对于某些问题使用 QwQ 模型是错误的选择，它不适合角色扮演和日常聊天。例如，有用户分享道：“我觉得它对于这样的问题没什么意义，在我看来这就是个用错了的工具。这个模型被训练得极为冗长，为了增加自身生成内容中捕捉过去错误的概率，过度思考和反复检查一切。我看到有人抱怨它在角色扮演和日常聊天方面表现不佳，这当然是真的。” 还有人提到 QwQ 对系统提示非常敏感，建议不要更改默认设置。

也有用户表示，鉴于 QwQ 是预览模型，其过度思考的问题或许在正式发布时会得到调整。有人尝试将其用于物理问题，虽然最终得到了基本正确的答案，但过程是通过不断猜测不同数字来暴力求解。

还有用户分享了自己在工作流中整合 QwQ 模型的方式，比如将其作为思考节点，后续再用其他模型进行总结和回应。

对于 QwQ 模型过度思考这一特点，有人觉得只要不重复，可能是好事，尤其在深度分析和战略思考或生成复杂代码等任务中能提供非常准确的答案，只是不适合日常使用。

讨论中的共识在于，QwQ 模型并非适用于所有场景，需要根据具体任务需求来选择和使用。

那么，在未来的发展中，QwQ 模型是否能够改进其过度思考的问题，以更好地适应多样化的应用场景？这是一个值得我们持续关注和思考的问题。