这仅是一个链接：https://huggingface.co/Qwen/QVQ-72B - Preview，无更多内容可翻译

讨论总结

该讨论围绕Qwen/QVQ - 72B - Preview展开，包含多个方面的内容。有对模型大小真实性的质疑，也有对模型表现如思维链等方面的惊叹与肯定，还有对模型运行硬件设备的探讨以及一些资源分享，同时也涉及到与其他类似内容缺乏比较的疑问，整体氛围积极，大家积极分享观点与信息。

主要观点

👍 认为Qwen/QVQ - 72B - Preview模型实际大小为73.4B参数，对方存在说谎行为
- 支持理由：提供了准确的模型大小数据。
- 反对声音：无。
🔥 对Qwen/QVQ - 72B - Preview得出答案的思维链过程表示惊叹
- 正方观点：思维链详尽令人印象深刻。
- 反方观点：有评论者认为模型存在问题。
💡 认为Qwen/QVQ - 72B - Preview令人惊叹，希望发布者公布更多训练后细节
- 解释：被模型表现吸引，希望获取更多信息。
💡 4090显卡可能无法运行相关模型
- 解释：根据经验和模型需求做出的推测。
💡 运行70 - 100B范围的模型，4x3090在显存和计算能力之间有较好的平衡
- 解释：从实践中得出该设备配置的优势。

金句与有趣评论

“😂 Linkpharm2: Guys, they lied”
- 亮点：直接指出模型存在说谎情况，简洁有力。
“🤔 That is some chain of thought boy I tell you hwhat….”
- 亮点：生动地表达出对模型思维链的惊叹。
“👀 It did give me the final answer but wow was it thorough about how it got there. Very impressive.”
- 亮点：详细描述了模型得出答案过程的令人印象深刻之处。
“😂 clduab11：You leave us GPU poors alone! runs away crying”
- 亮点：幽默地表达出GPU性能不足者面对资源的无奈。
“🤔 7734128：I don’t think that one has visual modality?”
- 亮点：提出关于模型视觉模态的疑问，引发思考。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数评论者对Qwen/QVQ - 72B - Preview表达了正面的态度，如惊叹、期待等。主要分歧点在于模型是否存在问题以及一些硬件设备能否运行模型等方面。可能的原因是大家从不同的使用需求和体验角度出发，如有的关注模型本身的表现，有的关注模型运行的硬件要求。

趋势与预测

新兴话题：对模型视觉模态功能的进一步探究以及更多关于模型运行硬件优化的讨论。
潜在影响：如果模型在视觉模态功能上有新发展，可能会影响到多模态相关领域的研究；硬件运行方面的探讨有助于优化模型在不同设备上的使用体验。

详细内容：

标题：关于 Qwen/QVQ-72B-Preview 在 Hugging Face 的热门讨论

最近，在 Reddit 上关于 Qwen/QVQ-72B-Preview 在 Hugging Face 的话题引起了广泛关注。原帖提供了相关链接：https://huggingface.co/Qwen/QVQ-72B-Preview ，获得了众多点赞和评论。讨论主要围绕模型的参数、性能表现、应用体验等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面，有人指出模型的参数存在争议，认为官方数据不准确。还有人分享了使用该模型的感受，比如有用户说道：“It did give me the final answer but wow was it thorough about how it got there. Very impressive. 并且它还得从中文翻译过来。哇，相当不错。现在希望 HuggingFace 能把它做成一个温暖的推理模型。” 还有用户表示：“对于 70 - 100B 范围的模型，我使用 4 个 3090s。我认为这在 vram 和计算之间长期以来是最佳平衡，在可预见的未来我认为这种情况不会改变。”但也有人提出不同看法：“我知道这可行，但设置和管理功耗之类的听起来就很麻烦。至少双 GPU 对于标准消费级设备还是很有可能的，所以我希望那是最佳点。” 此外，有人期待更多的模型训练细节发布。

总之，这次关于 Qwen/QVQ-72B-Preview 的讨论展现了大家对模型的不同看法和期待，也为进一步了解该模型提供了多样的视角。

讨论总结#

主要观点#

金句与有趣评论#

情感分析#

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