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讨论总结

该讨论围绕Deepseek R1 Distilled Models MMLU Pro Benchmarks展开。涉及不同模型如Qwen、Llama等的性能、运行条件、在不同任务中的表现，还有基准测试中的数据准确性、图表布局等内容。参与者积极分享自己的观点、经验和疑问，既有对特定模型表现的认可，也有对测试数据和呈现方式的质疑。

主要观点

  1. 👍 Qwen 32B能在单个3090上运行是优势
    • 支持理由：在单个3090上运行体现了Qwen 32B的高效性。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 32B模型优于70B模型这一现象值得关注
    • 正方观点：显示出70B模型还有提升空间。
    • 反方观点：有人质疑32B在现实世界应用中的表现是否真的优于70B。
  3. 💡 8B模型的数据曾出错并已给出正确性能
    • 解释：RedditsBestest承认数据出错并修正。
  4. 💡 认为按类别分组会比按模型分组更好
    • 解释：更有助于理解相关内容，但也有人觉得按模型分组开始时感觉更直观。
  5. 💡 对Deepseek不发布qwen72b蒸馏版本的原因是其性能太好的推测
    • 解释：You_Wen_AzzHu提出这种推测，带有诙谐调侃意味。

金句与有趣评论

  1. “😂 dazzou5ouh：Qwen 32B that runs on a single 3090 is the boss”
    • 亮点：简洁地表达了Qwen 32B在单个3090上运行的优势。
  2. “🤔 RedditsBestest：Sorry guys but llama8B is not that powerfull.”
    • 亮点：直接指出llama8B没有想象中强大，与部分人的认知可能不同。
  3. “👀 LagOps91: is the 32b model actually as good/better than the 70b model in real world applications? i kinda have my doubts…”
    • 亮点：提出对32B和70B模型在现实世界应用中的表现存疑，引发更多讨论。
  4. “😂 Now we know why deepseek doesn’t release qwen72b distilled version 😉😉. It is tooooo good.”
    • 亮点：用诙谐的方式推测Deepseek不发布qwen72b蒸馏版本的原因。
  5. “🤔 RedditsBestest：Will be running these Benchmarks for the R1 quants next let’s see how those will perform in comparison”
    • 亮点：预告将对R1量化模型进行基准测试，为后续讨论埋下伏笔。

情感分析

总体情感倾向积极探讨，大家都在分享自己对模型相关问题的看法。主要分歧点在于模型性能的比较，例如32B和70B模型谁在现实世界应用中更好，以及8B模型的实际性能等。可能的原因是不同的使用者在不同的场景下对模型有不同的体验和需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：制作比较有无r1蒸馏的相同模型的增益或损失的图表。
  • 潜在影响：有助于更深入地研究模型特性，对模型的改进和选择有指导意义。

详细内容：

标题：关于 Deepseek R1 蒸馏模型 MMLU Pro 基准测试的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Deepseek R1 蒸馏模型 MMLU Pro 基准测试”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了丰富的讨论，获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要展示了各种 Deepseek R1 蒸馏模型在 MMLU Pro 基准测试中的表现，并引发了关于模型性能、参数大小、精度设置等多方面的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在不同模型的表现差异及原因分析。有人认为 Qwen 32B 在单张 3090 上运行表现出色；也有人提到自己在获取更多 VRAM 进行基准测试时遇到的情况。

有人好奇模型在 VRAM 中的上下文容纳量，还有人分享了自己构建的推理服务，并提供了相关链接。对于不同模型的支持情况，如 Qwen2 VL 7B 等，也引发了讨论。

在观点分析方面，有人指出 32B 模型的出色表现令人惊讶，甚至超过了 70B 模型。有人认为这展示了 70B 模型仍有很大提升空间；也有人认为模型随时间不断改进，小模型超越大模型并非不可能。同时，关于精度设置对模型性能的影响也有诸多讨论，如 fp16、fp32、q8 等。

例如，有人分享道：“作为一名长期研究模型的用户，我发现不同精度设置对模型性能的影响确实很大。就像我之前在某个项目中使用 q8 时，效果比预期的要好很多。”

对于模型在实际应用中的表现，观点各异。有人怀疑 32B 模型在实际应用中是否真的比 70B 模型好；也有人根据自己的经验认为两者差不多。

讨论中也存在一些共识，比如大家都认同 AI 领域发展迅速，期待未来更多新模型的出现。

总之，这次关于 Deepseek R1 蒸馏模型 MMLU Pro 基准测试的讨论，充分展现了大家对模型性能和发展的关注与思考。