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讨论总结

整个讨论围绕QwQ - Max Preview展开。大家谈到了新模型发布频繁带来的疑惑，科技发展的现状，模型之间的竞争情况。同时涉及QwQ - Max Preview的具体性能，如推理对基础模型行为的改变、是否存在过度拟合等，还讨论了其与其他模型对比的结果。也提及了一些相关产品之间的关系、功能差异，像[chat.qwen.ai]和openwebui的关系。此外，模型的命名、开放权重、基准测试结果等也是热门话题，整体氛围充满对技术探索的好奇和理性讨论。

主要观点

  1. 👍 新模型出现频率高令人疑惑
    • 支持理由：每小时都有新模型出现，不清楚发生了什么。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 QwQ Max推理对基础模型行为改变不大
    • 正方观点：通过基于《Misguided Attention》的Vibe - check得出。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 [chat.qwen.ai]是openwebui的修改版本
    • 解释：由评论者指出且觉得很酷。
  4. 💡 将会开放权重QwQ - Max和Qwen2.5 - Max
    • 解释：由KakaTraining提出，这一信息对相关人员的使用和研究等有重要意义。
  5. 💡 某些命名方案很荒谬
    • 解释：RipleyVanDalen提出，得到其他人认同。

金句与有趣评论

  1. “😂 Bro every hour New model what’s going on”
    • 亮点：简洁表达出新模型频繁出现时的疑惑。
  2. “🤔 I secretly thinking 3.7 reasoning is just a 3.5 with “please think again” added to the prompt.”
    • 亮点：以调侃的方式看待模型的推理能力。
  3. “👀 Vibe - check based on Misguided Attention shows a wierd thing: unlike R1 - the reasoning seems to alter the base model’s behavior quite a bit less, so the capabilities jump for Max to QwQ Max doesn’t seem as drastic as it was with R1 distills”
    • 亮点：用实例阐述QwQ Max推理对基础模型行为改变情况。

情感分析

总体情感倾向是比较中性的，大家更多是在理性探讨技术相关的话题。主要分歧点在于对QwQ - Max Preview的评价，如在与其他模型对比时的性能表现方面。可能的原因是大家从不同的测试场景和角度出发，并且各自有着不同的期望和关注点。

趋势与预测

  • 新兴话题：QwQ - Max Preview在视频生成方面的潜力。
  • 潜在影响：如果QwQ - Max和Qwen2.5 - Max开放权重成功，可能会对开源社区以及相关技术领域的发展产生推动作用。

详细内容：

标题：QwQ-Max Preview 引发的Reddit热议

近日，关于 QwQ-Max Preview 的讨论在 Reddit 上引发了众多关注。原帖[https://twitter.com/Alibaba_Qwen/status/1894130603513319842]包含了丰富的内容，吸引了大量用户参与讨论，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕着该模型的性能、特点、开源情况等方面展开。

讨论焦点与观点分析：

有人认为每小时都有新模型推出，不知到底怎么回事。有人提到 sonnet 3.7 已发布。还有人说它正被用于编码。有人开玩笑称 3.7 推理只是 3.5 加上了“请再思考”的提示，不过也有人指出这不是其工作原理。有人认为他们在争夺市场关注，并且已经准备了一段时间。有人称这是美国与中国之间的 AI 模型竞赛。

有人指出基于Misguided Attention的 Vibe 检查显示了一个奇怪的现象，即与 R1 不同，推理似乎对基础模型行为的改变要少得多，所以从 Max 到 QwQ Max 的能力提升似乎不像 R1 那么显著。有人在尝试某些提示时遇到了“分配大小溢出”错误，认为思考轨迹可能比 API 允许的更长。有人讨论了不同模型在性能提升方面的差异。

有人觉得 DeepSeek 似乎拥有除 OpenAI 之外最有效的思维链方法，而 OpenAI 所做的更是令人惊叹。也有人抱怨这些命名方案很荒谬，让人难以理解。有人认为 Qwen 系列的名字对中国用户来说容易记住。

有人期待开源发布时能看到基准测试结果。有人称 QwQ - Preview 已经推出几个月，自己测试感觉比 R1 蒸馏效果好。有人指出 QwQ 仍无法回答沙漏查询。有人表示在解决数学问题时表现比 O3 - mini - high 好，但在编写代码时表现不佳。

有人称他们等待该模型的手机应用很久了。有人抱怨模型的公告写得太复杂，只想知道模型大小和与类似模型的基准比较。

总之，关于 QwQ-Max Preview 的讨论十分热烈，大家在性能、命名、应用等方面各抒己见，展示了对 AI 模型发展的高度关注和期待。