原贴链接

提供了OpenThinker - 32B（https://huggingface.co/open - thoughts/OpenThinker - 32B）和OpenThinker - 7B（https://huggingface.co/open - thoughts/OpenThinker - 7B）的链接，无更多详细信息。

讨论总结

这个讨论主要围绕OpenThinker - 32B和7B展开。大家从不同角度探讨了这两个模型，包括与其他模型对比、模型微调的情况、模型存在的问题、性能表现（如分数差异）以及模型在特定场景下的表现（如解决电梯谜题）等，整体氛围比较理性和专业，大家积极分享观点和疑问。

主要观点

  1. 👍 存在很多32B推理模型。
    • 支持理由：评论者指出目前有QwQ、R1 - Distill等32B推理模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 推理技能与模型大小是非线性关系。
    • 正方观点：举例说明72B相对于32B实际优势小，如推理技能规模与模型大小呈次线性关系。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 32B是推理质量和受众范围的较好平衡。
    • 解释：32B已成为一个“最佳点”，能展现不错推理质量且被广泛受众使用。
  4. 💡 72B微调版受众少，难以产生热度。
    • 解释：从开源软件传播、成本、优势不明显等多方面解释受众少的原因。
  5. 💡 不同公开基准测试结果不能简单对比。
    • 解释：以模型在不同测试中的分数差异为例，指出存在多种影响因素。

金句与有趣评论

  1. “😂 推理技能规模与模型大小呈次线性关系，不幸的是，因此与进入门槛相比，72B相对于32B的实际优势很小。”
    • 亮点：用比较专业的表述解释了72B和32B在推理技能上的关系。
  2. “🤔 32B已成为一个“最佳点”，在该点模型可以展现出不错的推理质量，同时仍能被广泛的受众使用。”
    • 亮点：简洁概括32B的优势。
  3. “👀 everybody is finetuning on cot data now”
    • 亮点：反映出当前普遍的微调数据情况。
  4. “😎 One weights AND open dataset AND competes with Qwen 2.5 32b Distill.”
    • 亮点：简单概括OpenThinker的优势。
  5. “🤨 基本上看起来你只用1000条轨迹就能得到一个相当不错的真正推理模型。”
    • 亮点：提出较少轨迹可得到不错推理模型的有趣观点。

情感分析

总体情感倾向比较中性，大家主要是理性地探讨模型相关的技术问题。主要分歧点在于对模型性能差异的原因判断，例如分数差异是由于统计口径、测试条件还是模型本身能力等原因。这可能是因为模型性能受多种复杂因素影响，不同人关注的重点和理解角度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨新的缩放定律是否存在。
  • 潜在影响：对模型开发方向可能产生影响，如在模型轨迹数量的选择上可能会进行更多研究；也有助于完善模型测试标准，使测试结果更具可比性。

详细内容：

标题：关于 OpenThinker-32B 与 7B 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于 OpenThinker-32B 与 7B 模型的帖子引发了众多关注。该帖子包含了两个模型的链接（https://huggingface.co/open-thoughts/OpenThinker-32B 、https://huggingface.co/open-thoughts/OpenThinker-7B ），并收获了大量的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在多个方面。有人表示现在有很多 32B 推理模型，但不知道为什么没有 Qwen 2.5 72B 的微调，是不是因为计算量需求太大。还有用户指出，在相同的其他因素下，推理技能随模型大小的增长是次线性的，所以 72B 相对于 32B 的实际优势较小，32B 已成为能让模型展现不错的推理质量且受众广泛的“最佳点”。不过在某些特定应用中，比如医疗保健等领域，对推理质量要求更高，所以 70B 类模型更受青睐。

有人分享说，从自己的观察来看，Qwen 2.5 72b 并不比 Qwen 32b 好太多，猜测可能是需求不足且成本较高。也有人认为对于一些简单的角色扮演，72 版本更加连贯且能更好地记住相关情况。

关于模型的开源和传播方面，有人认为开源软件开发者的初衷是传播，而 70B+大小的模型在普及上还存在困难。有人好奇不同测试中的模型得分差异是由于统计口径不同还是测试运行不同导致的。

在众多观点中，特别值得一提的是有人提出的电梯谜题及详细解释。这个谜题描述了一个住在八楼的人乘电梯的特殊行为，答案是因为这个人身材矮小，够不到高层按钮，只有下雨时借助雨伞才能按到八楼按钮，并对其他可能性进行了排除和分析。

总的来说，这场讨论反映了大家对于不同规模模型的性能、应用场景、开源传播等问题的深入思考和不同见解。但究竟哪种规模的模型更具优势，以及如何更好地推动模型的发展和应用，仍有待进一步探讨。