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如标题所述。我的参数可高达1000亿。我正在运行一个脚本，该脚本需要一个大型语言模型（LLM）为一个慈善项目对文本进行分类。要分类的概念相当复杂且主观，在被标记为正面之前需要通过多项测试（这就是为什么思维链（CoT）效果很好的原因）。QwQ似乎比720亿参数的Qwen 2.5表现更好，但鉴于我有硬件条件，我想知道是否有更大/更好的替代方案。我知道我可以实现自己的思维链（CoT），但如果已经有一个经过微调的，我想我也可以看看！谢谢。

讨论总结

原帖作者正在运行一个慈善项目的脚本，需要为文本分类寻找适合的大型本地模型（用于思维链/推理），当前QwQ似乎表现不错但想找更好的，于是引发了讨论。评论者们提出了关于QwQ的多种观点，有肯定它在思维链方面的表现的，也有指出其存在冗长、消耗上下文窗口等问题的，还讨论了其他相关模型的情况，包括开源模型缺乏评估、不同模型在不同任务中的表现、模型的推理能力、发布推测等多方面内容，整体氛围积极且充满技术探讨。

主要观点

  1. 👍 QwQ是该规模下进行思维链的最佳本地模型，没有其他模型能接近其在思维链方面的表现
    • 支持理由：评论者直接表明，未提及详细理由。
    • 反对声音：有评论者指出QwQ冗长、充满自我怀疑，实际用处低等。
  2. 🔥 QwQ可能是用于CoT/推理的最好本地模型，但存在一些问题，如冗长且充满自我怀疑，难以快速做决定，其回应会快速消耗上下文窗口
    • 正方观点：在某些任务如分类任务、数学和逻辑提示方面QwQ表现更好，在AIMO2中数学成绩高于Qwen 2.5。
    • 反方观点：有评论者认为其在实际应用中的用处低。
  3. 💡 QwQ或QvQ是目前主要的开源CoT模型，但存在很多CoT微调模型缺乏评估的情况
    • 支持理由：未提及详细理由。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  4. 💡 可以尝试多种LLMs的CoT或其他方式来确认输入能否通过测试，并且要谨慎处理数据
    • 支持理由：有助于找到更可解释、可验证的答案。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  5. 💡 推荐尝试R1 - lite或者R1，使用R1的体验比QwQ好
    • 支持理由：R1不像QwQ那样频繁切换中英文。
    • 反对声音：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 It is hands - down the best local model for CoT in that size”
    • 亮点：非常肯定地表达了QwQ在思维链方面的优势。
  2. “🤔 它可能是，但我个人发现它冗长且充满自我怀疑。”
    • 亮点：在肯定QwQ的同时指出了其存在的问题。
  3. “👀 多数VLMs不是原生多模态的，因此总体上文本性能不会有差异。”
    • 亮点：从多模态的角度探讨了模型性能的问题。
  4. “🤔 基准测试并不能完全说明现实世界的性能，它可能在您的特定任务中表现出色，但在一般任务中却不那么出色。”
    • 亮点：指出了基准测试与实际性能之间的关系。
  5. “😂 I like QwQ but I’ve had a better experience using R1. It doesn’t switch between Chinese and English as often.”
    • 亮点：对比了QwQ和R1的使用体验，给出了推荐R1的理由。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家主要在理性探讨模型相关的问题。主要分歧点在于QwQ是否是最佳的本地模型用于CoT/推理，原因是不同人在不同的应用场景下对QwQ的表现有不同的看法，有的看重其在某些任务中的表现，有的则关注其在实际应用中的局限性。

趋势与预测

  • 新兴话题：对R1模型的期待以及其发布后的表现。
  • 潜在影响：如果新模型发布，可能会影响到慈善项目脚本中模型的选择，并且会进一步推动对模型在不同任务场景下性能的研究。

详细内容：

标题：QwQ 是否是最佳的本地 CoT/推理模型引发激烈讨论

在 Reddit 上，一篇关于“is QwQ the best local model for CoT/reasoning?”的帖子引起了广泛关注。该帖子作者表示，正在为慈善项目运行一个需要语言模型对文本进行分类的脚本，QwQ 似乎比 72b Qwen 2.5 表现更好，但鉴于有硬件条件，想知道是否有更大更好的替代方案。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了一系列关于不同模型在 CoT/推理方面表现的讨论。

讨论焦点主要集中在对 QwQ 模型性能的不同看法。有人认为 QwQ 无疑是在该规模下最好的本地模型，没有其他模型能与之相比。但也有人指出，QvQ 72B 在处理文本时似乎与 QwQ 32B 水平相当。还有人觉得 Small thinker 3b 更好，因为 QwQ 在预览形式中存在性能焦虑，面对模糊问题容易陷入无限“思考”循环，而 3b 模型更有信心得出结论。

有人表示 QwQ 冗长且自我怀疑，实际用处低。但也有人认为在特定分类任务中，CoT 方法能更好地平衡每个抽象概念的利弊，其推理链对解释原因有用。

在有趣的观点中，有人指出 QwQ 在数学和逻辑提示方面表现出色，能解决 ChatGPT4o 等模型答错的问题。还有人提到在 AIMO2 中，Qwen 2.5 math 70b 的成绩为 10/50，而 QwQ 发布后最高得分为 23/50。

关于其他模型，有人认为 Marco-r1 也不错，还有人提到了 QvQ ，但对其是否原生多模态存在争议。有人认为应根据具体任务测试不同模型，不能仅依赖通用评估。

总之，关于 QwQ 是否是最佳的本地 CoT/推理模型，大家各抒己见，尚无定论。但这些讨论为寻找最适合的模型提供了丰富的参考和思考方向。