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讨论总结

这是一个关于QwQ和o3的技术讨论帖。大家从不同角度进行了探讨，包括模型的发展水平、开源情况、相关企业的盈利模式、模型命名等，还涉及到一些特定模型如阿里巴巴的qwen2.5等在中国的发展状况，整体氛围偏向理性探讨技术相关问题。

主要观点

  1. 👍 达到o3 - mini需要新基础模型
    • 支持理由：当前版本水平有限，如qwen 2.5和llama 3.3仅够o1 - mini水平。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 OpenAI可能借新命名伪装新成果以吸引投资者
    • 正方观点：其模型命名缺乏逻辑和架构，新命名便于伪装成全新东西吸引投资者。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 开源发展迅速可能让ClosedAI不满，且ClosedAI之前可能游说禁止AI市场竞争
    • 解释：从开源权重发展快的角度推测ClosedAI（调侃OpenAI）的态度和可能的行为。
  4. 💡 阿里巴巴团队达成目标困难，因为中国缺GPU，阿里也不富裕且RL需要大量GPU算力
    • 解释：从硬件资源缺乏和强化学习对算力要求高的角度得出结论。
    • 反对声音：应给予阿里巴巴团队更多信任，QwQ已接近O1且为预览版；匮乏催生创新，即便可能缺GPU也创造出qwen2.5这个开源模型等。
  5. 💡 运行o3成本高，开源版本难以与之接近
    • 解释：从运行成本角度考虑开源版本与o3的差距。
    • 反对声音：o3计算多用于推理技术而非训练计算，有可能得到等效可下载模型。

金句与有趣评论

  1. “😂 必须对ClosedAI来说很恼人，开源权重总是这么快就赶上来了，他们肯定很讨厌他们的竞争对手，哈哈。难怪他们之前游说禁止AI市场的竞争。”
    • 亮点：以一种调侃的方式表达对OpenAI（ClosedAI）态度的推测。
  2. “🤔 这些公司都没有盈利。他们的最终目标不是以每月20美元的价格出售聊天机器人的访问权限。他们让我们使用它的唯一原因是为了引起投资者的兴趣，而且因为我们正在为未来的模型生成完美的训练数据。”
    • 亮点：揭示了AI公司可能的盈利模式背后的真相。
  3. “👀 你会立即发现，如果将同样的逻辑应用于OpenAI，那篇文章会很荒谬。”
    • 亮点：对不合理观点进行有力反驳。
  4. “😂 yup, me too. This bs marketing ruins all the fun. The tech is really interesting and progress in the last few years is mind - blowing. But why do they claim it’s much more than it really is?”
    • 亮点：批评OpenAI营销手段过度夸大技术成果。
  5. “🤔 匮乏催生创新。即使有“缺乏GPU”（需要引用来源）的情况，他们也成功创造出了qwen2.5，这是最好的开源模型。”
    • 亮点：提出了创新与资源匮乏的关系。

情感分析

总体情感倾向比较中性，主要是理性地探讨技术话题。分歧点在于对阿里巴巴团队的看法、对OpenAI的营销策略的评价以及开源版本与o3的差距等方面。产生分歧的原因是不同的人从不同的角度出发，例如技术发展、市场策略、硬件资源等方面看待这些问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型能力来源的探究、如何借鉴Tdarr为LLMs做分布式处理等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果能够解决模型发展中的硬件资源问题、优化问题等，可能会推动AI技术在更多领域的应用，对相关企业的发展模式和市场竞争格局产生影响。

详细内容：

标题：Reddit 上关于开源模型与技术发展的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于模型发展的帖子引起了广泛关注。帖子标题为“Qwq full version? Open source o3?”，包含一张因连接错误无法处理的图片以及相关链接。截至目前，该帖子已获得了众多点赞和大量评论。

讨论主要围绕着开源模型的发展、性能对比、盈利情况以及技术进步等方面展开。有人认为当前的模型还不足以匹配 o3 - mini，或许要等到 qwen 3 系列，也有人表示可能不会有 qwen3 系列。还有人提到 O3 将于明年推出，而 OpenAI 虽目前可能未因开源模型损失太多利润，但实际上一直在亏损。

有用户分享道：“作为一名长期关注行业动态的人，我发现这些模型的更新速度极快。OpenAI 动作迅速，O3 距 O1 仅 3 个月。就拿 Qwen 2.5 来说，我使用它作为 GPT 的替代品已有几周，对于大多数任务来说完全够用。虽然大部分 70B 模型对于日常用户而言已经很好，但人们往往追求最先进的模型。”

也有人提出质疑，比如：“我最近尝试了 Qwen 2.5 32B，发现它在遵循指令方面表现糟糕，而 Gemma 2 9B 则毫无问题。”但也有不同声音，如：“我的体验并非如此。”

关于如何对开源模型进行微调，有人建议：“如果有相应的计算能力和数据集，可以参考[https://qwenlm.github.io/blog/qwq - 32b - preview/](https://qwenlm.github.io/blog/qwq - 32b - preview/) 。”

对于 OpenAI 模型命名混乱的问题，有人指出：“他们这样做可能是故意让投资者难以追踪版本，以营造出不断推出全新产品的假象。”

这场讨论中的共识在于，大家都认可模型技术的快速进步以及其复杂性。而特别有见地的观点是，有人认为中国在获取 GPU 方面可能存在困难，但会通过创新和其他途径跟上发展步伐。

总的来说，这次讨论展现了大家对模型技术发展的高度关注和深入思考。未来，我们期待看到更多技术突破和更清晰的发展方向。