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讨论总结

该帖子标题关于Qwen3.0 MOE是否为新推理模型展开讨论。评论中有人列举了Qwen可能存在的多种模型选项并推测Qwen3的推出时间;有人感慨时间,提及现在是一月份;还有人指出Qwen2.5 VL在发布前的操作情况。对于模型的识别也存在不同看法,有纠正被提及模型为Qwen2.5 - VL而非Qwen3.0 MOE的情况。此外,还涉及到对模型功能的期待、协议的期待、合作情况、性能适配性等多方面的讨论,也出现了质疑炒作、股票投资等其他话题。

主要观点

  1. 👍 存在除2.5 VL模型之外的多种Qwen模型选项
    • 支持理由:评论者列举了QWQ、Qwen 2.5 Audio、Qwen MoE等多种选项。
    • 反对声音:无
  2. 🔥 被提及的模型为Qwen2.5 - VL而非Qwen3.0 MOE
    • 正方观点:kristaller486给出明确判断。
    • 反方观点:无
  3. 💡 希望有apache/mit协议的推理模型
    • 支持理由:nrkishere明确表达期待。
    • 反对声音:无
  4. 💡 Qwen3.0与DeepSeek合作是为满足计算需求
    • 支持理由:有评论指出合作目的。
    • 反对声音:无
  5. 👎 认为Qwen3.0 MOE相关内容是炒作行为
    • 支持理由:EmilPi强调发布应围绕实际发布而非推文炒作。
    • 反对声音:无

金句与有趣评论

  1. “😂 What a year huh?!”
    • 亮点:表达出对这一年的一种惊叹感,开启关于时间的简短讨论。
  2. “🤔 Since Qwen 2.5 VL is almost here, that would probably mean Qwen 3 is around the corner”
    • 亮点:对Qwen3的推出时间进行推测。
  3. “👀 Just when we needed them most.. Qwen returns 🙌”
    • 亮点:表达出对Qwen回归的期待。
  4. “🤔 The cheaper the intelligence the more we’ll need.”
    • 亮点:对智能与需求关系提出一种观点。
  5. “😉 Hope there’s some tool use capabilities as well…”
    • 亮点:表达对Qwen3.0 MOE功能扩展的期待。

情感分析

总体情感倾向较为复杂,既有对Qwen模型发展的期待(如希望有新的qwen - coder、期待Qwen3.0具备更多功能等),也有对Qwen3.0 MOE相关话题炒作的不满(如认为是炒作式的吊胃口行为)。主要分歧点在于对Qwen3.0 MOE的评价,一方看好其发展潜力和合作关系,另一方则怀疑这是虚假炒作。可能的原因是不同人对Qwen3.0 MOE的了解程度、期望以及对行业发展的不同看法。

趋势与预测

  • 新兴话题:关于Qwen相关产品(如RTX 4090s售卖)以及与加密货币$QWEN的关联可能引发后续讨论。
  • 潜在影响:如果Qwen模型不断发展,可能会对人工智能领域的推理能力、模型功能扩展等方面产生影响;如果关于炒作的质疑增多,可能影响Qwen相关产品的推广与公众信任度。

详细内容:

标题:Reddit 上关于 Qwen 系列模型的热门讨论

在 Reddit 上,一个关于“Qwen3.0 MOE? New Reasoning Model?”的帖子引起了广泛关注,收获了众多点赞和大量评论。帖子主要围绕着 Qwen 模型的新版本和相关特性展开了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析: 有人提到,已知会有 2.5 VL 模型,除此之外还有多种可能选项,比如 QWQ(多种尺寸)、Qwen 2.5 音频、Qwen MoE 等。有人认为 Qwen 2.5 是在 Qwen2 之后数周或一个月出现的,所以 Qwen3 可能还需要等待一段时间。还有人猜测本地托管的前端也是他们想要发布的重点之一,可能会与 Qwen 3 或多模态版本一起推出。

有人表示,在 Qwen2.5 VL 发布前,已经创建了一个空的 hugging face 集合。也有人祈祷 Qwen2 VL 对 llama.cpp 的支持能同样适用于 Qwen2.5 VL,否则可能很长时间都无法使用这个新的 VL 模型。还有人询问 3B 参数的视觉模型是否能在 8gb vram 卡上运行,并得到了肯定的回答。

关于模型与其他方面的合作,有人提到他们与 DeepSeek 合作以满足巨大的计算需求,有人认为这很棒,但也有人反映 DeepSeek 加载缓慢的问题。

有人期待新的推理模型能带有 apache/mit 协议,还有人认为 DeepSeek 符合对推理模型的期望。

有人认为 Nvidia 股票下跌,对于是否卖出股票存在不同观点。有人觉得代码编写枯燥,而有人则认为编码有趣。

特别有见地的观点如,有人认为一旦大家从 DeepSeek 技术中挤出所有效率优势,如果还想保持领先,可能需要回到硬件竞赛。

讨论中的共识在于大家对 Qwen 系列模型的发展都充满关注和期待。

总的来说,Reddit 上关于 Qwen 模型的讨论丰富多样,充满了各种预测和期待,也反映了大家对技术发展的关注和思考。