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这个模型是DeepSeekR1、QwQ和SkyT1 32B模型的融合(合并?)。我通常不使用融合模型,因为大多数时候我找不到任何明显的差异。然而,这个模型真的不同。以下是一些例子:我的测试设置是ollama + IQ4_XS + 32k上下文 + Q8_0 KV缓存,问题来自[https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1i65599/r1_32b_is_be_worse_than_qwq_32b_tests_included/]。1. 我有多个不同大小的文件,我想将文件从磁盘1移动到只有688可用空间的磁盘2,尽可能简洁地回答哪些文件组合能接近这个数字,给出了各个文件的大小。FuseO1 - DeekSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview给出了4个正确答案,很惊人,而DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B的答案略有差异。2. 计算1971 - 12 - 12到2024 - 04 - 18之间的天数,FuseO1 - DeekSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview的答案19121天是正确的,DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B的答案19486是错误的。3. 我有一艘有3个空位的船,我想把一个人、一只羊和一只猫运到河对岸,怎么做?FuseO1 - DeekSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview给出了正确答案(一次运过去),DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 32B陷入无限循环。

讨论总结

这个帖子主要讨论了FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview模型。原帖作者认为这个融合模型与以往不同,给出了一些测试示例表明该模型表现出色。评论者们从多个方面进行了讨论,包括模型在编码任务、逻辑数学方面的表现,与其他模型对比的结果,模型融合技术以及该模型在调试代码、长链推理等方面的优缺点,还有人提出了一些关于模型使用的疑问,如采样器设置、在Ollama中的模板使用、是否有低量化版本等,整体氛围比较积极,大家对这个模型充满好奇和探索欲望。

主要观点

  1. 👍 FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview模型在编码任务方面介于两个模型之间且接近deepseek r1
    • 支持理由:评论者通过自己的使用和测试得出此结论。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 这个模型可能成为调试代码的好帮手,在初步测试中比32b R1表现好
    • 正方观点:评论者synw_通过自己的初步测试发现此模型在调试代码方面比32b R1表现更好。
    • 反方观点:无。
  3. 💡 模型融合成果是惊人的成就,比母分支更好
    • 支持理由:评论者Better_Story727认为这是难以置信的成就,比任何母分支都更好。
    • 反对声音:有人提到通常模型融合只是噱头,表现往往比原始模型差,但这个模型表现好是例外。
  4. 🤔 FuseO1 - 32b Q4_K_L在磁盘空间组合利用问题上比R1 - 32b Q4_K_L表现好
    • 支持理由:AaronFeng47测试得出FuseO1 - 32b Q4_K_L能精确利用磁盘2的688单位容量,而R1 - 32b Q4_K_L组合得到的结果比688少4个单位。
    • 反对声音:无。
  5. 😎 FUSE模型在C++代码重构方面表现不如r1 distill等模型
    • 支持理由:zekses通过测试发现FUSE模型在C++代码重构方面表现远不如基础的qwen32b coder instruct,甚至比r1 distill还差。
    • 反对声音:无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Its somewhere between o1 - mini and o1 - low for coding tasks, and is also quite close to deepseek r1.”
    • 亮点:简洁地概括了模型在编码任务方面的表现以及与其他模型的关系。
  2. “🤔 So far it’s the best local model that I’ve used, it’s feels like I’m talking to sonnet but with better coding results.”
    • 亮点:生动地描述了使用该模型的体验,强调其是最好的本地模型。
  3. “👀 [FuseO1 - Preview](https://huggingface.co/collections/FuseAI/fuseo1 - preview - 678eb56093649b2688bc9977) is our initial endeavor to enhance the System - II reasoning capabilities of large language models (LLMs) through innovative model fusion techniques.”
    • 亮点:明确指出FuseO1 - Preview模型在增强系统 - II推理能力方面的意义。
  4. “😉 I feel like this model will soon become my best buddy for debugging code: from my initial tests, it performs better than 32b R1 alone.”
    • 亮点:表达了对模型在调试代码方面的期待和初步肯定。
  5. “🤯 Unbelievable acheivement. It’s a better choice than any mother branch!”
    • 亮点:高度评价了模型融合成果。

情感分析

总体情感倾向是积极的。大多数评论者对FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - 32B - Preview模型表现出好奇、期待或者肯定的态度,认为这个模型在性能、推理能力等方面有一定优势。主要分歧点在于模型融合是否真的有意义以及该模型是否在所有方面都优于其他模型,例如有评论者认为模型融合通常是噱头,也有评论者指出FUSE模型在一些任务中的表现不如其他模型。这些分歧可能是由于不同的测试场景、使用需求以及个人对模型性能评判标准的差异导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会出现更多关于这个模型在不同量化版本下性能的讨论,以及如何进一步优化该模型在多轮任务中的表现。
  • 潜在影响:如果这个模型被更多人验证为性能优秀,可能会影响相关领域对模型融合技术的重视程度,促使更多人尝试融合模型来提升性能;同时也可能影响大家对本地模型的选择,在实际应用中更倾向于选择这个模型。

详细内容:

标题:关于融合模型 FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview 的热门讨论

Reddit 上出现了一个关于融合模型 FuseO1-DeepSeekR1-QwQ-SkyT1-32B-Preview 的热门帖子,引起了众多用户的关注和热烈讨论。该帖子包含了丰富的测试内容和用户的多样观点,目前已获得了大量的点赞和众多评论。

原帖主要介绍了这个融合模型,并通过多个具体的问题测试展示了其表现,比如文件移动的问题、日期计算的问题以及运输任务的问题等。同时,还提供了各个模型的回答链接以及相关的测试设置信息。

帖子引发的主要讨论方向包括对该模型在编码任务、逻辑和数学问题处理能力的评价,对其速度、准确性、适用性的探讨,以及与其他类似模型的比较等。

文章将要探讨的核心问题是这个融合模型是否真的如部分用户所说表现出色,以及它在不同场景下的优势和不足。

讨论焦点与观点分析

有人认为这个模型在某些方面表现出色,比如在处理文件移动问题时给出了多个正确答案,这是以往本地模型很少能做到的,令人惊叹。有用户分享道:“这是我第一次看到一个本地模型对这个问题给出 4 个正确答案,太神奇了。”

然而,也有用户对模型提出了质疑。比如,有用户表示在进行 C++代码重构测试时,这个模型的表现甚至不如 R1 蒸馏模型,结果完全不可用。

有人测试后觉得该模型对于自己的 24GB VRAM(4090)来说,速度较快,能节省等待 AI 回答的时间,所以更倾向于选择。但也有人觉得模型的颜色选择让人难以区分。

有用户指出这个模型在逻辑问题上表现不错,比如在处理运输任务时给出了正确且简洁的答案。但也有人在测试中发现它对某些提示无法响应,或者在复杂的长链推理中表现不佳。

部分用户认为这个融合模型是目前使用过的最好的本地模型,而另一些人则认为它只是炒作,实际表现不如预期。有人将其与其他模型进行比较后,认为在某些特定任务中它具有优势,但在其他任务中可能表现一般。

总的来说,讨论中的共识是这个模型具有一定的特点和优势,但也存在一些需要改进和完善的地方。一些特别有见地的观点,如对模型速度和适用性的分析,丰富了对这个模型的讨论。