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我做了测试，很确定QwQ比R1 32b要好，很遗憾。下面是一些测试情况，如运行QwQ和R1 32b的命令行参数设置，接着给出了一些测试问题，像关于物品判断、过河运输、家庭关系、计算日期、磁盘文件组合等问题，在这些测试中QwQ的回答总体比R1 32b要好，QwQ更健谈但有时会陷入循环，R1 32b没那么健谈且不会陷入循环，在代码生成方面QwQ质量似乎更好，最后还提到R1的完整版表现不错，不过感觉QwQ更先进，也怀疑可能是模型量化或者llamacpp实现有问题。

讨论总结

原帖作者通过多项测试表明QwQ 32b比R1 32b表现更好，然而评论者们提出了诸多影响这一结果的因素，包括模型性能不稳定、量化问题、可能存在的漏洞以及测试条件的差异等，大家在积极探讨原结论的准确性。

主要观点

  1. 👍 R1 32b性能不稳定，时好时坏
    • 支持理由：原帖作者提到R1 32b有时表现令人印象深刻，有时相当差，部分评论者也有类似观点。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 可能是量化或llamacpp实现问题导致R1 32b表现差
    • 正方观点：多个评论者认为量化错误或者llamacpp未完全实现可能影响R1 32b的表现，例如在与QwQ的比较测试中。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 很多上传的ggufs存在漏洞，原帖测试结果可能受影响
    • 解释：部分评论者指出当天上传的ggufs有漏洞，所以原帖中QwQ和R1 32b的比较结果可能不准确。
  4. 💡 在特定量化结果出来前不应评判QwQ和R1 32b的优劣
    • 解释：有评论者认为在特定量化结果出来之前，不能轻易判定QwQ和R1 32b谁更优。
  5. 💡 Q4_K_M不是评判模型好坏的好参考
    • 解释：有评论者提出Q4_K_M不能很好地评判模型，也有不同意见认为如果使用Q4_K_M那就是唯一的好参考。

金句与有趣评论

  1. “😂 在我的经验中，到目前为止R1 32b有时表现非常令人印象深刻，但有时也可能相当差甚至灾难性的差。”
    • 亮点：直观地描述了R1 32b性能不稳定的特点。
  2. “🤔 也许这可能只是一个像标记器问题之类的漏洞，我们以前也见过。”
    • 亮点：对R1 32b表现不佳的一种合理推测。
  3. “👀 你的QwQ对鱼的问题回答不太对，因为它和常见谜题太接近了。”
    • 亮点：对原帖中QwQ回答准确性提出质疑。
  4. “😎 I wonder why minuses?（我想知道为什么被扣分？）”
    • 亮点：反映出评论者对自己被扣分的疑惑。
  5. “🤨 Ignore the downvotes. People are just delusional after new model releases like this and can’t handle objective criticism.（忽略反对票。在新模型发布后，人们就是这样妄想，无法接受客观批评。）”
    • 亮点：指出新模型发布后人们对待客观批评的态度。

情感分析

总体情感倾向为中性探讨。主要分歧点在于对原帖中QwQ 32b比R1 32b表现更好这一结论的看法，部分人认同原结论，部分人认为可能存在多种因素影响结果导致结论不准确，如量化问题、模型文件漏洞等。可能的原因是大家从不同角度看待模型比较结果，考虑到了不同的影响因素。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会对R1 70b版本进行更多测试以确定其性能稳定性；对未量化版本的模型测试可能会成为新关注点。
  • 潜在影响：如果发现确实是量化或其他技术问题影响模型比较结果，可能会促使相关技术改进；也可能影响用户对不同模型的选择和信任度。

详细内容：

标题：R1 32b 与 QwQ 性能大比拼

在 Reddit 上，一则关于 R1 32b 和 QwQ 性能对比的帖子引发了热烈讨论。该帖子列举了一系列测试，包括推理、数学计算、代码生成等多个方面，并得出 QwQ 性能优于 R1 32b 的结论。此帖获得了众多关注，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在这两个模型的性能差异上。有人表示，在自己的体验中，R1 32b 有时表现出色，但有时却相当糟糕，性能很不稳定。比如，有用户分享道：“在我的经验中，R1 32b 有时表现得非常出色，但有时却差得离谱。” 也有人认为可能是量化或实现方面存在问题，导致 R1 32b 表现不佳。

然而，也有不同的声音。有用户提出，不能仅仅根据当前的测试结果就下结论，也许是某些环节出现了错误，比如使用的 gguf 有问题或者设置不当。

还有用户指出，对于模型的评价标准不能仅仅依赖于 Q4_K_M 这一量化指标，因为这可能无法全面反映模型的真实性能。

在讨论中，也存在一些共识。大家都希望能够找到 R1 32b 性能不佳的真正原因，并期待通过进一步的测试和优化来改善其表现。

总的来说，关于 R1 32b 和 QwQ 性能的讨论仍在继续，各方观点丰富多样，为深入了解这两个模型的特点提供了有价值的参考。