原贴链接

（内容为一个链接：https://huggingface.co/blog/wolfram/llm-comparison-test-2025-01-02，未涉及实质可翻译内容，故内容翻译为空）

讨论总结

这是一个关于LLM比较/测试的讨论。原帖给出了多个模型在MMLU - Pro CS基准测试中的结果，评论者们对不同模型的表现发表看法，包括DeepSeek - V3、QVQ - 72B - Preview、Falcon3 10B等。部分评论者质疑测试的准确性，也有人关注可用于撰写报告等任务的模型及相关基准测试，还有对特定模型的盈利模式提出怀疑、对模型发展方向进行展望等，整体氛围较为理性客观。

主要观点

  1. 👍 期待QwQ 70B的出现
    • 支持理由：QwQ 32B在符号数学方面表现优秀，所以期待70B版本
    • 反对声音：无
  2. 🔥 DeepSeek - V3和QVQ - 72B - Preview测试表现不佳，Falcon3 10B表现超出预期
    • 正方观点：测试结果显示如此
    • 反方观点：有人质疑测试准确性，认为不能完全反映模型真实能力
  3. 💡 不同人在特定领域内使用场景和评分有很大差异
    • 解释：即使在相同领域，不同人使用感受不同，如Falcon3 - 10B - Instruct有人觉得体验不佳但排名较高
  4. 👍 肯定关于DeepSeek - V3的帖子的必要性
    • 支持理由：包含DeepSeek - V3实际运行表现的真实信息
    • 反对声音：无
  5. 👍 对博主进行LLM比较/测试工作表示感谢
    • 支持理由：认可其工作成果
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 QwQ 32B是我所见过的用于符号数学（求导、解方程）的最佳操作系统模型。”
    • 亮点：明确指出QwQ 32B在符号数学方面的优势。
  2. “🤔 To my surprise, DeepSeek - V3 and QVQ - 72B - Preview did worse than I expected in this MMLU - Pro CS benchmark.”
    • 亮点：表达对测试结果的意外之感。
  3. “👀 This really shows how everyone’s use case and therefore personal scores are so different even within specified fields and topics.”
    • 亮点：强调个人使用场景和评分的差异。
  4. “😂 Sam’s tweet throwing shade at Deepseek seemed petty. "
    • 亮点：对Sam指责Deepseek的态度表达看法。
  5. “🤔 I really want to love it because it’s open source, writes nicely, is pretty uncensored, and even speaks German really well. But the repetition ruins it for me during prolonged chats.”
    • 亮点：阐述对DeepSeek - V3又爱又恨的原因。

情感分析

总体情感倾向较为中性，既有对模型表现好的赞赏（如对Falcon3 10B），也有对表现差的遗憾（如对DeepSeek - V3和QVQ - 72B - Preview）。主要分歧点在于对测试准确性的质疑，部分人认为测试结果不能完全代表模型的真实水平，可能是因为不同模型测试情况不同，例如QwQ有多种量化情况而测试中未完全体现。

趋势与预测

  • 新兴话题：对中等规模模型（如Nemotron 51b）性能测试的期待，以及提示格式随着技术发展而产生的变化。
  • 潜在影响：对模型性能更全面准确的测试需求可能促使测试方法改进；提示格式的发展可能提高用户使用LLM的效率，影响LLM在不同应用场景中的表现。

详细内容：

标题：LLM 模型性能大比拼，热门讨论揭示多样观点

在 Reddit 上，一篇关于多种 LLM 模型在 MMLU-Pro CS 基准测试中的比较帖子引发了热烈讨论。该帖子（https://huggingface.co/blog/wolfram/llm-comparison-test-2025-01-02）中，WolframRavenwolf 分享了他对 DeepSeek-V3、QVQ-72B-Preview、Falcon3 10B 等模型的测试结果，获得了众多关注，评论数众多。

讨论焦点集中在各个模型的表现差异以及测试的准确性和全面性。有人认为 QwQ 32B 在符号数学方面表现出色；有人对 DeepSeek-V3 的重复问题表示不满；也有人对测试中的配置和参数提出疑问。

有用户分享道：“作为一名长期关注 LLM 模型的爱好者，我发现 Falcon3 10B 在我的使用体验中表现平平，看到它在这次测试中超过 Mistral-small-22B 着实令人惊讶。”

有人指出：“QwQ 被证明特别有趣，因为注意到它的响应会被截断。在第一次测试时，它需要比基准软件默认分配更多的‘max new tokens’，后续调整设置后分数显著提高，这表明默认参数掩盖了其真实能力。”

对于模型的评价，观点各异。有人觉得 DeepSeek-V3 虽有不足但能本地运行已很厉害；也有人认为其被高估。关于 QwQ，有人将其列为测试中的前三，认为它是一款出色的模型，也有人认为它不如 Qwen 72b - vl。

讨论中的共识在于每个人的使用场景不同，对模型的评价也不同，需要根据自身需求进行参数测试。

总之，这场关于 LLM 模型的讨论展现了其复杂性和多样性，也为广大爱好者和使用者提供了丰富的参考和思考。