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讨论总结
这个讨论主要是关于FuseAI/FuseO1 - DeepSeekR1 - Qwen2.5 - Coder - 32B - Preview - GGUF这个人工智能模型。一些人对模型可能是其他模型的融合表示期待,认为这将是中国三强联合,并且之前相关模型表现不错所以对这个模型寄予厚望。还有人提到创建量化文件、分享自己正在使用的类似模型的情况,也有人询问模型在编码方面是否更好、在特定基准测试平台上的结果等,同时还涉及到一些如提醒、处理错误等其他相关话题。
主要观点
- 👍 该模型可能是特定模型的合并
- 支持理由:从模型名称及之前类似模型表现推测
- 反对声音:无
- 🔥 之前的相关模型表现很好,对这个模型有很高期望
- 正方观点:之前相关模型使用体验好
- 反方观点:无
- 💡 如果是特定模型的融合将是中国三强联合
- 解释:分别提到了DeepSeek、Qwen (Alibaba)、FuseAI (Tencent)在模型中的角色
- 💡 已经有1.5B、7B和14B R1 Coder模型
- 解释:在huggingface页面有相关模型展示
- 💡 创建了特定的量化文件并提供链接
- 解释:为了整合众多文件创建了量化文件
金句与有趣评论
- “😂 TKGaming_11:No model card yet but looks like this will be a DeepSeekR1 32B and Qwen 2.5 32B coder merge, the previous FuseO1 - DeekSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview model has been performing fantastically for me so high hopes for this model”
- 亮点:表达了对模型合并的推测以及对新模型的期待
- “🤔 suprjami:That would be the Chinese trifecta if so: - DeepSeek to make the large model. - Qwen (Alibaba) to make the coder base. - FuseAI (Tencent) to tune further.”
- 亮点:提出了模型融合背后的公司合作关系的有趣观点
- “👀 Professional - Bear857:Since there are so many files, I’ve created a single quant here:”
- 亮点:说明创建量化文件的原因
情感分析
总体情感倾向是积极且充满期待的。主要分歧点较少,只是在对模型融合等相关推测上存在一些疑问但没有明显的反对意见。可能的原因是大家目前都处于对新模型的探索和期待阶段,还没有足够的信息来产生较大的分歧。
趋势与预测
- 新兴话题:对模型在特定基准测试平台上的结果关注度可能增加,对拉取模型时遇到的错误解决办法的探讨可能继续。
- 潜在影响:如果模型表现良好,可能会推动人工智能在编码、数学、科学等领域的应用,对相关领域发展有积极影响。
详细内容:
标题:关于 FuseAI 相关模型的热门讨论
在 Reddit 上,一则关于“FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-GGUF”的帖子引发了热烈讨论。该帖子提供了相关模型的链接(https://huggingface.co/FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B-Preview-GGUF),获得了众多关注和大量的评论。
讨论的焦点主要集中在对这些模型的性能期待、特点分析以及实际应用中的问题。有人表示之前的“FuseO1-DeekSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview”模型表现出色,对新模型寄予厚望。还有用户指出,如果新模型是 DeepSeek、Qwen 和 FuseAI 的融合,那将是中国的“三巨头”合作。
有人分享说,在 HuggingFace 页面上已经有 1.5B、7B 和 14B 的 R1 Coder 模型,只是目前 32B 只有 GGUFs,且模型还在不断更新。有用户询问这些模型在编码方面的表现如何,也有人提供了量化的相关链接,并分享自己使用类似模型的体验。
有人遇到了“Error: pull model manifest: 400: The specified repository contains sharded GGUF. Ollama does not support this yet.”的问题,并给出了相关问题的链接(https://github.com/ollama/ollama/issues/5245)。对于模型文件分片的原因,有人认为是 HuggingFace 对单个文件大小有限制,也有人认为是为了更方便下载,能够并行处理,对于网络不稳定的情况可以逐步获取。
总的来说,这次讨论展示了大家对 FuseAI 相关模型的浓厚兴趣和深入探讨,但对于模型的具体性能和优势,还需要更多的实际测试和用户反馈来明确。
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