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链接指向techcrunch.com 2025年1月11日的文章，关于研究人员开源Sky - T1这个推理AI模型，其训练成本低于450美元。无更多详细内容。

讨论总结

这个讨论围绕开源的Sky - T1“推理”AI模型展开，该模型声称能以不到450美元训练。部分评论者质疑这一说法，认为这可能是基于其他模型的微调，而且实际上没人用450美元训练出该模型，也有评论者探讨这个成本可能达不到应有的训练效果或者训练出的模型不实用。同时，还有人讨论模型与其他如OpenAI、Gemini等相关产品在提供思考步骤等方面的联系，也有人对特定数据集训练模型的方式表示疑惑，另外一些评论则从模型的开源价值、调侃模型名称、对比其他研究以及用词准确性等方面进行了讨论。

主要观点

  1. 👍 Sky - T1模型是经过微调的，而非真正用450美元训练的
    • 支持理由：mrjackspade指出是基于QWQ的输出对QWEN - 32B - Instruct进行微调，且没人真用450美元训练出模型
    • 反对声音：无
  2. 🔥 现在离用450美元训练模型还有很大差距，不应假装已经达到这种低成本训练模型的水平
    • 正方观点：yami_no_ko认为训练模型与微调模型不可互换，现在还达不到这个成本
    • 反方观点：无
  3. 💡 Sky - T1以不到450美元训练成本有特殊意义，可能与OpenAI不为o1系列提供<思考>步骤有关
    • 解释：ResidentPositive4122认为这个低成本训练有特殊意义，可能与OpenAI的操作有关
  4. 💡 对使用特定数据集训练模型达到特定水平的方式表示疑惑
    • 解释：有评论者对使用17k任务作为训练数据来训练Qwen - 2.5 - 32以达到QwQ水平提出三点疑问
  5. 💡 该模型是真正的开源模型且有很棒的许可这一价值
    • 解释：yami_no_ko指出模型作为真正开源模型且有很好的许可这一显著价值

金句与有趣评论

  1. “😂 Sky(net)-T(erminator)1”
    • 亮点：emteedub用一种诙谐的方式将Sky - T1与“天网”“终结者”联系起来调侃模型
  2. “🤔 No one trained a model for 450$ and it looks like even the author of the article missed this.”
    • 亮点：mrjackspade指出所谓450美元训练模型存在问题，且文章作者可能忽略了这一点
  3. “👀 Or you could just download it for free. Hehe.”
    • 亮点：评论者指出该AI模型有免费下载途径，不必花费450美元去训练，且调侃的语气增加了趣味性
  4. “😉 What we want is reasoning that naturally emerges from RL, not fine tuning from a larger reasoning model.”
    • 亮点：DonDonburi表达了对推理产生方式的看法，强调期望从强化学习中自然产生推理而非微调
  5. “💡 Training a model isn’t the same as fine - tuning.”
    • 亮点：yami_no_ko明确指出训练模型与微调模型概念不同

情感分析

总体情感倾向为质疑。主要分歧点在于Sky - T1是否真的能以不到450美元训练，以及训练与微调概念是否被混淆等。可能的原因是大家对AI模型的技术实现细节比较关注，并且对于开源模型低成本训练的说法比较谨慎，同时不同评论者对AI模型发展的期望和关注点不同，如有的关注推理产生方式，有的关注成本等。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的开源性和低成本训练在未来AI发展中的走向，以及与其他公司产品（如微软的r - star论文相关产品）的对比。
  • 潜在影响：如果真的能实现低成本训练高质量AI模型，可能会对AI领域的开源社区、小型研究团队以及相关应用的发展产生积极影响，推动更多人参与到AI模型的开发和应用中；如果发现是虚假宣传，可能会引发对AI研究报道可信度的重新审视。

详细内容：

标题：关于开源“Sky-T1”AI 模型的热门讨论

最近，Reddit 上一个有关“Researchers open source Sky-T1, a ‘reasoning’ AI model that can be trained for less than $450”的帖子引发了热烈关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论，主要围绕这个低成本可训练的 AI 模型展开了深入讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，虽然声称可以用不到 450 美元训练模型，但实际情况并非如此简单。比如有用户说：“我认为用 450 美元或许能训练一个推理模型，但它可能没那么有用。” 也有人觉得这是一个概念验证，就像有用户表示：“Qwen 2.5 32b 本就是不错的本地模型，只需 450 美元和 17k 的特定数据集，就能显著提升 Qwen 的能力，无需太多资源。” 还有用户指出，72b 模型训练和调整需要更多资源，且扩展并非线性。 更有用户提出疑问：“他们用 17k 任务作为训练数据，从 QwQ 中提炼出来训练 Qwen-2.5-32，并达到了 QwQ 水平。但为什么不尝试 72B 呢？17k 任务看起来数据集很小，背后原因是什么？”

这场讨论中，有人认为这一模型具有创新意义，也有人对其效果和成本表示怀疑。不同观点的碰撞，让人们对这一低成本的 AI 模型有了更全面的认识。

总之，关于这个开源 AI 模型的讨论仍在继续，未来其发展和应用值得我们进一步关注。