原贴链接

帖子仅提供了一个图片链接(https://llminfo.image.fangd123.cn/images/7l4dwx9awt8e1.png!/format/webp),无实质可翻译内容

讨论总结

该讨论围绕Qwen发布展开。其中包含对Qwen及相关模型(如QwQ、QVQ)性能的探讨,如在非视觉推理任务上的表现、不同版本间的比较等;也涉及开源模型相关话题,像模型许可证、基准测试等;图像识别方面,有对图像连接错误、视觉模型局限性的讨论;还有技术问答,如运行模型所需的显存和内存计算等。同时也夹杂着一些如圣诞祝福之类的轻松话题,整体氛围积极且充满对新发布内容的好奇。

主要观点

  1. 👍 Qwen的新发布是不错的圣诞礼物并表示感谢
    • 支持理由:评论者将其看作很棒的圣诞礼物并直接表达感谢
    • 反对声音:无
  2. 🔥 认为阿里巴巴的模型很有创新性
    • 正方观点:在开源模型中,阿里巴巴的模型展现出独特之处
    • 反方观点:无
  3. 💡 运行示例时模型思考时间长会产生推理成本
    • 解释:在Qwen新发布的运行情况反馈中提到这一现象,虽然不确定对于新模型是好是坏,但肯定有成本产生
  4. 💡 QwQ是很棒的模型,性能接近O1且在部分基准测试中表现更好
    • 解释:从对QwQ模型的评价中得出这一观点,肯定了QwQ的性能
  5. 💡 QVQ规模是QwQ的两倍,应该会更好
    • 解释:基于QwQ的情况对QVQ进行推测,因为规模更大所以认为可能表现更好

金句与有趣评论

  1. “😂 Nice Christmas gift, thanks Qwen team.”
    • 亮点:以一种简单直接的方式表达对Qwen发布的喜爱,带有节日氛围。
  2. “🤔 Just annoying that llamma benchmarks never include qwen and vice - versa.”
    • 亮点:指出两个模型在基准测试方面互相不包含的奇怪现象。
  3. “👀 Imagine your SOTA model trumped by opensource after just 12 days.”
    • 亮点:提出一个大胆的想象,关于SOTA模型可能被开源模型打败的情况。
  4. “😂 Great to see some alternatives from a non - fascist country.”
    • 亮点:表述比较独特,从非法西斯国家的角度看待Qwen发布的积极意义。
  5. “🤔 We will never have models that can actually properly see images, while still relying on CLIP models to encode the image.”
    • 亮点:指出图像识别模型目前存在的局限性。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少,大部分评论都在积极探讨Qwen发布相关的内容,如模型性能、发布情况等。可能的原因是Qwen发布是一个新的事件,大家更多地是抱着好奇和期待的态度参与讨论,并且在讨论中更多地是分享信息和提出疑问,没有太多矛盾冲突的地方。

趋势与预测

  • 新兴话题:对Qwen在非视觉推理任务方面的表现、不同版本模型性能比较等话题可能会继续深入讨论。
  • 潜在影响:如果Qwen在性能上表现优秀,可能会影响到其他类似模型的发展方向,在开源模型领域也可能会推动更多的创新和竞争。

详细内容:

标题:关于 QVQ 新发布的热门讨论

在 Reddit 上,一则关于“QVQ - New Qwen Realease”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注,评论数众多。帖子主要围绕着 QVQ 模型的各种特点展开。

讨论焦点与观点分析: 有人认为在图片中看起来像是有一个独立的指头,所以应该算作六个指头,答案应该是六个指头。 有用户表示 O1 Pro 在此类问题上会出错,还有用户提到想象一下开源模型在短短 12 天后就超越了 SOTA 模型,认为 OpenAI 要不行了。但也有人指出 O1 并非视觉模型,视力很差。 还有人提出 QwQ 是一个很棒的模型,具有 Apache 许可证,性能接近 O1,在某些基准测试中表现甚至更好。 有人好奇 QVQ 在非视觉推理任务上是否会比 QwQ 表现更好,比如仅文本提示的任务。 有人提到模型的许可证为 Apache,并认为在当前情况下,其允许商业使用多达 1 亿 MOU 是很可观的。 有人称赞这是一个很棒的圣诞节礼物,感谢 Qwen 团队。 有人认为应该发布 32b 版本。 有人好奇需要多少内存才能运行该模型。

在讨论中,各方观点激烈交锋。对于 QVQ 模型的性能、特点以及应用前景,大家看法不一,但都展现出对这一领域的关注和思考。

总之,关于 QVQ 模型的新发布在 Reddit 上引发了广泛而深入的讨论,为相关技术的发展和应用提供了多元的思考视角。