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链接：https://huggingface.co/qihoo360/TinyR1-32B-Preview

讨论总结

这个讨论主要围绕TinyR1 - 32B - Preview展开。一方面提到模型的训练过程包括从r1经过两次蒸馏、训练的领域等，同时也涉及对相关团队的感谢和对开源的喜爱。另一方面，有人指出奇虎360声誉不佳且有炒作股价行为，也有不少用户反馈模型存在如审查严重、速度慢、输出异常等问题，还有用户对运行模型的硬件要求和费用表示疑惑，大家的态度褒贬不一。

主要观点

  1. 👍 TinyR1 - 32B - Preview模型是经过特定领域训练和蒸馏合并而成
    • 支持理由：random - tomato详细介绍了其训练过程是从数学、编码和科学三个领域训练32B推理模型然后蒸馏合并。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 奇虎360声誉差且有不良商业行为
    • 正方观点：XForceForbidden指出其在中国互联网声誉不佳且利用LLM相关谣言抬股价，ywis797表示赞同。
    • 反方观点：无
  3. 💡 TinyR1 - 32B - Preview存在性能问题
    • 解释：Rob - bits提到它速度低于其他模型，且有输出无尽、重复修正代码等情况，getfitdotus也指出有一些如无标记输出等问题。
  4. 🤔 TinyR1 - 32B - Preview审查严重
    • 解释：dobomex761604表示其审查非常严格，思维过程都被审查，比基础蒸馏版本更严重。
  5. 😒 fuseo1比TinyR1 - 32B - Preview好
    • 解释：Professional - Bear857经过测试认为fuseo1在lm studio里思考效果更好。

金句与有趣评论

  1. “😂 qihoo360 has very bad reputation on chinese internet, and also use LLM related rumors to hype up their company’s stock price in last spring.”
    • 亮点：直接指出奇虎360声誉差和炒作股价的行为。
  2. “🤔 Oh wow nice! Ill have to try this one out!”
    • 亮点：简单表达对TinyR1 - 32B - Preview的积极态度和尝试意愿。
  3. “👀 Seems to do weird things. Switched to Chinese and continues in a loop”
    • 亮点：生动描述了TinyR1 - 32B - Preview模型切换到中文时的异常表现。
  4. “😉 I LOVE OPEN SOURCE. THANK YOU 360 TEAM AND PKU FOR YOUR HARD WORK!!!”
    • 亮点：体现对开源的喜爱和对相关团队的感谢。
  5. “🤨 How can you all afford to run these models? You running it on a nuclear toaster? Lol”
    • 亮点：幽默地调侃运行模型的硬件成本。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极的部分，如对开源的喜爱、对模型表示赞赏和想要尝试的态度；也有消极的部分，如对奇虎360的反感，以及对TinyR1 - 32B - Preview模型性能和审查方面的不满。主要分歧点在于对TinyR1 - 32B - Preview的评价，可能是因为大家使用场景、测试环境和期望不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型的性能优化，如如何解决TinyR1 - 32B - Preview存在的各种问题。
  • 潜在影响：如果模型性能问题得到解决，可能会对相关领域的研究和应用产生积极推动作用；若奇虎360的声誉问题持续影响，可能会对该模型的推广产生一定阻碍。

详细内容：

标题：TinyR1-32B-Preview 引发的热门讨论

最近，Reddit 上关于“TinyR1-32B-Preview （超越官方 R1 蒸馏 32B 性能）”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了链接：https://huggingface.co/qihoo360/TinyR1-32B-Preview ，吸引了众多用户参与讨论，评论众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人指出，他们训练了蒸馏的 3 个特定领域（数学、编码和科学）的 32B 推理模型，然后将它们合并创建了一个“超级”蒸馏模型。 有人称赞这很新颖，就像科学怪人一样。 有人提出了疑问，比如：“菜鸟问题：这意味着什么？获得真正表现出色的本地 AI 有多可能？这是否让我们更接近这个目标？” 有人认为奇虎 360 在国内互联网名声不好，还利用 LLM 相关传闻炒作公司股价。 有人尝试后表示，这个模型似乎存在一些问题，比如会切换到中文并循环重复，输出也存在异常。但也有人认为如果能解决这些问题，会是一个很棒的模型。 有人在对比使用不同模型的效果和性能。

有人表示希望能得到 V3 模型的蒸馏版本，还有人提出了一些改进和解决问题的建议，比如在提示中要求“只用英语回复”，或者调整温度。

在这场讨论中，既有对模型的肯定和期待，也有对其存在问题的质疑和担忧。大家在交流中分享了各自的使用体验和见解，丰富了对这一模型的认识和理解。

然而，对于模型的评价仍存在分歧，有人认为其存在严重的审查问题，有人则觉得其他模型更好。但总体来说，这场讨论为进一步研究和改进模型提供了有价值的参考。