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讨论总结

整个讨论围绕着标题中提到的新Qwen可能是混合专家模型（MoE）展开。参与者从多个角度进行讨论，包括模型规模（如希望推出30 - 70B的模型、推测后续可能的模型规模等）、模型性能（如小模型在事实方面的可靠性、大模型的训练质量和推理能力等）、本地可操作性（如显存需求、在家托管的可行性、针对不同内存配置发布模型等）、许可问题以及模型间的比较等，整体氛围是积极探索和理性分析。

主要观点

  1. 👍 希望持续推出30 - 70B的模型
    • 支持理由：像Deepseek 3/R1这样的模型本地可操作性较差，需要更多这个规模的模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 紧凑模型逻辑好但事实知识欠缺是个问题
    • 正方观点：一些紧凑的中国模型在逻辑方面表现出色，但事实性知识欠缺影响使用。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 已为Qwen 1.5和2制作了MoE
    • 解释：针对标题中Qwen可能是MoE进行补充说明。
  4. 🤔 关注Qwen如果是MoE运行所需显存量以及在家中托管的可行性
    • 解释：从实际使用角度考虑模型运行和托管问题。
  5. 😎 认可Deepseek对Qwen模型微调的成果并推测可能推出更大规模的MoE模型
    • 解释：基于Deepseek微调Qwen模型取得良好结果做出推测。

金句与有趣评论

  1. “SandboChang: I just hope they can keep delivering some 30 - 70B models.”
    • 亮点：直接表达对特定规模模型推出的期望。
  2. “animealt46: These compact Chinese models are very good at logic but have so little factual knowledge that it’s becoming a problem.”
    • 亮点：指出紧凑模型存在事实知识欠缺的问题。
  3. “EstarriolOfTheEast: My experience is that models < 100B total params are not reliable for facts anyways.”
    • 亮点：强调小模型在事实方面不可靠。
  4. “121507090301: Small local models that can search things online or on local wikis and are able to follow long term objectives using tools and programming, like for example making big programs "little by little" while testing things would be really great…”
    • 亮点：描述了理想的小型本地模型的功能。
  5. “The question is how much VRAM would it take and would it still be feasible for hosting at home.”
    • 亮点：提出关于模型运行显存和托管可行性的关键问题。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家都在理性探讨新Qwen作为MoE的各种可能性和相关模型发展的问题。主要分歧点在于小MoE的意义和价值，例如ArsNeph希望新的Qwen是小的MoE，而EstarriolOfTheEast则对此表示怀疑。可能的原因是不同用户从不同的使用场景（如硬件配置、工作需求等）出发考虑问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen未来是否会像R1一样放弃对齐、MoE模型的缺点。
  • 潜在影响：对人工智能模型尤其是混合专家模型的研发方向可能产生影响，例如根据用户需求调整模型规模、性能等方面的优化；也可能影响到相关企业对模型的发布策略，如针对不同内存配置发布不同尺寸的模型。

详细内容：

标题：关于新 Qwen 可能采用 MoE 架构的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于新 Qwen 可能采用 MoE（Mixture of Experts，专家混合）架构的帖子引发了广泛关注。该帖子链接为：https://xcancel.com/Alibaba_Qwen/status/1882064440159596725 ，获得了众多点赞和大量评论。

帖子引发的主要讨论方向包括 MoE 架构在模型规模、性能、本地部署可行性等方面的优缺点，以及对新 Qwen 采用 MoE 架构的期待和担忧。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人表示希望能持续推出 30 - 70B 的模型，认为 Deepseek 3/R1 很棒，但对于大多数人来说不太适合本地部署。有人指出这些紧凑的中国模型在逻辑方面表现出色，但事实知识较少，这已成为一个问题，还需要能在系统内存上运行的新架构。有人分享自己的经验，认为总参数小于 100B 的模型在事实方面不可靠，对于小型模型，应通过搜索提供必要的事实，但当前小型模型在处理上下文的事实方面存在问题。

还有人认为小型本地模型能够在线搜索或在本地维基上搜索，并能够使用工具和编程遵循长期目标会非常好。有人提出疑问，新 Qwen 采用 MoE 架构会需要多少 VRAM，是否适合在家中部署。也有人期待新 Qwen 能推出不同大小的 MoE 模型以满足消费者需求。

有人认为小 MoE 可能受欢迎，比如 8x3B、8x4B 或 8x7B 。但也有人对此持怀疑态度，认为除非计算资源受限，否则小 MoE 意义不大。有人指出对于内存多但 VRAM 少的人，通过增加 RAM 可以获得更智能和快速的 LLM 响应。

有人认为 MoE 架构可能是 Deepseek V3 和 R1 在 livebench 语言得分上落后于 Sonnet 和 Gemini - exp - 1206 的原因，也有人认为是数据方面的问题。有人询问新 Qwen 是否会像 R1 那样放弃对齐。有人希望未来能有更多更轻的 MoE 模型，也有人探讨了 MoE 的缺点。

在讨论中，大家的观点各有不同，但也有一些共识。比如，大家都希望新 Qwen 能在性能和本地部署的便利性之间找到平衡，提供更优质、更实用的模型。

总的来说，这次关于新 Qwen 可能采用 MoE 架构的讨论十分热烈且深入，展现了大家对这一话题的高度关注和深入思考。