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DeepSeek确实在将大型R1模型提炼成其他开源模型方面做了一些特别的事情。特别是与Qwen - 32B的融合似乎在各个基准测试中取得了惊人的成果，使其成为VRAM（显存）较少的人的首选模型，与Llama - 70B的提炼模型相比，几乎能给出最佳的整体结果。它很容易成为当前本地LLM（大型语言模型）的最先进水平（SOTA），即使在消费级硬件上也应该有相当不错的性能。还有谁迫不及待地想等到即将推出的Qwen 3呢？

讨论总结

这个讨论主要围绕DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B模型展开。涉及到模型的性能表现，与其他模型的比较，包括不同版本间的比较、在不同任务（如角色扮演、编码、基准测试等）中的表现，还有模型的实用性、量化、蒸馏操作等技术方面的探讨，同时存在不少疑问待解决，整体氛围比较积极，大家积极分享观点和经验。

主要观点

  1. 👍 LLama 3.1 8b和Qwen 2.5 14B蒸馏模型性能出众
    • 支持理由：未明确提及，可能基于评论者的使用或测试经验。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B在特定基准测试中表现不好
    • 正方观点：oobabooga4给出自己的基准测试结果表明表现不佳。
    • 反方观点：有人认为该基准测试针对学术知识，模型可能并非为此设计，不能完全代表模型性能。
  3. 💡 8b模型中常规的比推理的表现好
    • 解释：评论者在测试中发现8b模型常规表现优于推理模型，推理模型存在过度思考易出错的问题。
  4. 🤔 蒸馏后的模型通常会破坏原始属性
    • 解释：部分评论者根据经验认为蒸馏操作会影响模型原始属性，如工具调用功能可能损坏。
  5. 😎 对DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B模型蒸馏后是否保留原始属性存疑
    • 解释：Educational_Gap5867提出疑问，其他评论者给出不同观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 我认为真正令人瞩目的是LLama 3.1 8b和Qwen 2.5 14B的蒸馏模型。”
    • 亮点：直接表明对其他模型性能的认可，与原帖中DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B模型的SOTA地位形成对比。
  2. “🤔 1.5B模型是一个很酷的研究成果，表明即使小模型也能推理，但它量化效果不好。”
    • 亮点：既肯定了1.5B模型在推理方面的意义，又指出其量化方面的不足。
  3. “👀 Sam Altman will need to find another hustle.”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表达DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B模型对OpenAI的Sam Altman可能产生的影响。
  4. “😉 那些推理模型过思考事情，它们有时能得到正确答案但会因为想太多而搞砸。”
    • 亮点：生动地描述了推理模型的问题。
  5. “🤨 对于更大的模型来说，COT更合理。”
    • 亮点：提出思维链（COT）与大模型的适配性观点。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B模型的性能评价，如在基准测试中的表现，以及模型蒸馏后是否保留原始属性等方面。可能的原因是不同的用户有不同的使用场景、测试方法和对模型的期望。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型在更多场景（如编码、角色扮演）下的表现探究，以及模型的改进方向（如解决推理模型过度思考问题）。
  • 潜在影响：如果模型在性能和功能上不断优化，可能会对本地LLM的发展产生推动作用，影响人们对不同类型模型的选择和使用方式，也可能促使更多人关注模型的技术细节（如蒸馏、量化等）。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于“DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 是当前最先进的模型，为本地使用提供了超越 GPT4o 级别的语言模型，且无任何限制和约束”的帖子引发了热烈讨论。该帖子提供了多个相关链接，包括https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B和https://huggingface.co/bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF。此贴获得了大量的关注，点赞数和评论数众多，引发了关于模型性能、应用场景、量化方式等多个方面的讨论。

讨论的焦点和观点主要包括以下几个方面： 有人认为 LLama 3.1 8b 和 Qwen 2.5 14B 的蒸馏效果出色，超越了其他一些模型。但也有人指出 1.5B 模型在某些方面不够实用。 关于能否将其与其他模型结合，例如openbmb/MiniCPM-o-2_6，大家看法不一。 在模型的微调方面，有人认为用更大更高效的模型作为老师来微调较小的模型是个天才概念，也有人对此持否定态度。 对于模型在推理、学术知识、编码等方面的表现，大家看法各异。有人认为其在推理方面表现出色，而在学术知识方面可能不足；在编码方面，不同的量化方式效果不同。 有人分享了使用该模型的个人经历，如在加载模型时遇到的问题以及不同量化方式在实际应用中的效果。

有人提出疑问，这些蒸馏模型是否保留了原始模型的属性，比如函数调用和工具调用，多数人认为通常会受到影响。

还有人探讨了模型的思维标签、如何在项目中使用、与其他模型的比较等问题。

在这场讨论中，共识在于大家都对该模型的性能和应用表现出了浓厚的兴趣，并希望通过不断的探索和实践来更好地发挥其优势。特别有见地的观点如对于模型量化效果的详细分析，丰富了讨论的深度。

总之，关于 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的讨论展示了其在社区中的受关注程度以及大家对于语言模型技术的深入思考和探索。