原贴链接

又一个中国模型发布了,哈哈。他们说这个模型与DeepSeek V3相当。https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5 - Max - Demo

讨论总结

该讨论主要围绕Qwen2.5 - Max模型展开。原帖提到这个中国发布的模型与DeepSeek V3相当,评论者从多个角度进行了讨论,包括模型是否开源、权重发布情况、性能比较、规模大小、在基准测试中的表现、API价格等,同时也夹杂了部分用户的疑惑和个人使用体验,整体氛围较为理性和专业。

主要观点

  1. 👍 模型不是开源权重有些遗憾,但因其规模大所以不太在意。
    • 支持理由:可能由于模型规模大难以处理,所以对不开源权重没有过于纠结。
    • 反对声音:有观点认为不开源权重不利于社区精神和创新。
  2. 🔥 Qwen2.5 - Max被宣称优于DeepSeek - V3,但质疑为何未与R1比较且未发布权重。
    • 正方观点:根据作者说法该模型有优势。
    • 反方观点:没有与其他相关模型对比且权重不发布难以完全信服。
  3. 💡 对Qwen2.5 - Max模型32k上下文长度不满。
    • 支持理由:有人认为对于实际项目工作32k甚至64k都不够。
    • 反对声音:有从自身使用角度认为32k足够。
  4. 👍 Qwen2.5 - Max根据基准测试表现良好,但非开放权重且为特定模型的话,影响力不如DeepSeek V3。
    • 支持理由:开源有助于减轻审查担忧等好处,非开源可能限制影响力。
    • 反对声音:无(未提及)
  5. 💡 希望Qwen2.5 - Max模型开源,不然无法与R1这类模型竞争。
    • 支持理由:开源可促进竞争,有利于模型发展。
    • 反对声音:无(未提及)

金句与有趣评论

  1. “😂 Not open - weight :( Well this is probably too big anyway so am not too fussed.”
    • 亮点:表达了对模型不开源权重虽有遗憾但不太在意的矛盾态度。
  2. “🤔 It doesn’t further the spirit of this community – let alone innovation more broadly. And censorship concerns with these models can be mitigated with fine tuning if the weights are open.”
    • 亮点:阐述了开源权重对社区精神和创新以及减轻审查担忧的重要性。
  3. “👀 I do hope this will become open source tho, otherwise i don’t think it will compete with the likes of R1.”
    • 亮点:表明开源与否对模型竞争能力的影响。
  4. “😂 Ewwww 32k context length?! And qwen plus?”
    • 亮点:生动地表达出对模型32k上下文长度的反感。
  5. “🤔 The Max series of Qwen models have always been proprietary, so I wouldn’t hold your breath on the weights ever being released.”
    • 亮点:对Qwen模型权重可能不会发布表示不乐观。

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于模型是否开源权重以及一些性能指标(如上下文长度、MMLU - Pro分数等)。可能的原因是不同用户从不同的使用场景(如本地使用、实际项目工作等)和关注重点(如社区精神、创新、性能、价格等)出发,对模型有不同的期望和评价。

趋势与预测

  • 新兴话题:可能会有更多关于Qwen2.5 - Max与其他未比较的模型(如R1)的对比讨论,以及关于闭源模型趋势的探讨。
  • 潜在影响:如果闭源模型增多,可能会对人工智能模型的社区发展、创新速度产生一定影响,也可能影响用户对模型的信任度和选择倾向。

详细内容:

以下是为您生成的新闻文章:

《关于 Qwen2.5-Max 模型的热门讨论》

最近,Reddit 上关于 Qwen2.5-Max 模型的讨论十分热烈。原帖称这是又一款中国模型发布,并表示其性能与 DeepSeek V3 相当,还提供了相关链接:https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen2.5-Max-Demo 。该帖子获得了众多关注,引发了大量讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面: 有人认为对于中国模型,大家期望其开放权重,而对美国的模型则没有这种期望,这很有趣。也有人指出,Meta、Mistral 等的开放模型也被期待。还有人表示 Qwen2.5-Max 实际上几个月前就有了,只是重新架构为 MoE 但版本未变,且依然是专有模型。

关于模型的应用和下载,有人提到大多数模型在 HuggingFace 上发布,可以通过https://huggingface.co/docs/transformers/en/conversations下载,也有人分享了使用模型的经历和感受。

对于模型的性能,有人认为 Qwen2.5-Max 能打败 DeepSeek-V3,有人则认为两者各有优劣,比如在某些基准测试中 V3 的表现就不太理想。有人觉得 32k 的上下文长度对于本地使用足够,也有人认为 64k 对于实际项目工作太少。

有人期待 Qwen 的 QwQ 模型能尽快发布稳定版本,还有人对模型的 API 价格表示担忧,认为比 GPT-40 贵。

总的来说,关于 Qwen2.5-Max 模型的讨论展现了大家对其性能、开放性、应用场景以及价格等多方面的关注和思考。未来,我们期待看到这个模型在技术发展中的更多表现。