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Confucius - o1 - 14B是网易有道团队开发的类o1推理模型,无需量化即可轻松部署在单个GPU上。该模型基于Qwen2.5 - 14B - Instruct模型,采用两阶段学习策略,使14B轻量级模型具备类似o1的思维能力。其特别之处在于生成思维链之后,能自行从思维链中总结出逐步的解题过程。这可避免用户陷入复杂的思维链,让用户轻松获取正确的解题思路和答案。[模型链接](https://huggingface.co/netease - youdao/Confucius - o1 - 14B) [演示](https://confucius - o1 - demo.youdao.com/)

讨论总结

这个讨论围绕Confucius - o1 - 14B模型展开。有用户对模型表示感兴趣、感谢分享者,也有用户对模型的学习策略、性能测试、与其他模型比较等方面进行探讨,整体氛围积极,大家对这个模型持有不同程度的关注和好感。

主要观点

  1. 👍 对Confucius - o1 - 14B模型感兴趣
    • 支持理由:模型有独特优势,如采用两阶段学习策略等
    • 反对声音:无
  2. 🔥 模型在特定测试中表现良好
    • 正方观点:在温度换算问题、草莓问题等测试中表现不错,运算速度快
    • 反方观点:无
  3. 💡 对模型两阶段学习策略中的第二阶段感兴趣
    • 解释:想了解更多关于第二阶段的信息,推测其能使模型更好地泛化
  4. 💡 在有限测试中Confucius - o1 - 14B比distill R1模型好得多
    • 解释:在与deepseek - r1:14b比较时,该模型表现更优
  5. 💡 模型通过ollama调用开箱即用
    • 解释:在关于模型调用方式的讨论中得出此结论

金句与有趣评论

  1. “😂 Looks interesting; thank you very much!”
    • 亮点:简单直接地表达对模型的兴趣和对分享者的感谢
  2. “🤔 Is there a paper or something that explains stage 2 in detail?”
    • 亮点:针对模型的学习策略提出深入问题
  3. “👀 After some limited testing, it seems quite impressive.”
    • 亮点:在测试后给出对模型的积极评价
  4. “😎 China officially wins.”
    • 亮点:将模型在测试中的成功与国家联系起来,比较独特
  5. “🤓 I got 9/10 and sometimes 10/10 with Distill 70b, but not with anything lower like 32b. Tried Fusion and some other Frankenmerges with no luck either.”
    • 亮点:通过对比不同模型在特定测试中的表现,提供了关于模型性能的参考

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点较少,大家基本都对模型表示关注和认可。可能的原因是模型具有独特的优势,如独特的学习策略、较好的测试表现等,吸引了用户的积极关注。

趋势与预测

  • 新兴话题:模型与其他模型的更多比较以及在更多类型测试中的表现。
  • 潜在影响:可能会促使更多人关注网易有道团队开发的模型,对人工智能模型开发和应用领域有一定的推动作用。

详细内容:

标题:网易有道开发的 Confucius-o1-14B 模型引发 Reddit 热议

近日,Reddit 上一则关于网易有道开发的 Confucius-o1-14B 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了这款模型能够在单 GPU 上轻松部署且无需量化,基于 Qwen2.5-14B-Instruct 模型并采用了两阶段学习策略,生成思维链后还能自行总结逐步的解题过程。截至目前,帖子已获得众多点赞和大量评论。

在评论区,主要讨论方向集中在对模型性能的探讨和与其他模型的比较。有人表示看起来很有趣并表示感谢。有人询问是否有关于第二阶段的详细说明文件。有人经过有限测试后,认为模型表现相当出色,比如在回答特定温度相关问题时能给出正确答案且速度更快,在其他一些问题上也表现良好,还喜欢这个模型。也有人提醒要仔细校对测试问题以防出错。

有人将其与 deepseek-r1:14b 作比较,认为 Confucius-o1-14B 明显更优。有人关心系统提示和量化方式,得到了相应的回答。还有人询问能否用 ollama 调用,被告知应该可以直接使用。有人用 4070 测试了“草莓问题”,称模型表现出色。有人测试“以‘apple’结尾写 10 个句子”,该模型 10 对 6,而有人表示用 Distill 70b 能做到 9/10 甚至 10/10。

文章将要探讨的核心问题是:Confucius-o1-14B 模型在实际应用中的表现究竟如何?与其他同类模型相比优势和不足分别在哪里?

在这场讨论中,不同用户的观点和评价丰富多样。有人对模型的创新和表现给予了高度肯定。比如,有用户分享道:“经过有限测试,它似乎相当令人印象深刻。它在回答‘C=59(F−32) 这个方程显示了华氏度测量的温度 F 与摄氏度测量的温度 C 之间的关系。基于这个方程,以下哪一项必须是正确的?’这一问题时,答案是 D,而许多非常好的模型选择了 B。它还比许多其他思维模型更快地得出答案。它在其他几个问题上也表现出色,特别是对于一个 14B 模型。我喜欢它!”

也有用户提出了疑问和担忧。例如,有人问道:“有没有关于第二阶段的详细说明文件?看起来这可能是一种将推理提炼到一个更通用的小模型的方法,因为它给了模型机会来调整从教师模型的学习,以更好地适应自身。”

在讨论中,大家对于模型的性能表现存在一定的共识,即认为在某些方面它展现出了不错的能力。特别有见地的观点如将其与其他模型进行对比分析,丰富了对该模型的全面认识。

总之,Reddit 上关于 Confucius-o1-14B 模型的讨论热烈且深入,为我们全面了解这款模型提供了多角度的思考。