原贴链接

无实质内容可翻译，仅有图片链接和一个模型在Ollama的链接：https://ollama.com/library/qwq:32b - q8_0

讨论总结

这个讨论主要围绕QWQ - 32B在Ollama发布展开。包括不同VRAM下适用的选项，模型存在思考不稳定、过度思考等问题及解决办法，在Roo Code方面能力不佳，还有对其发布结果的怀疑以及模型量化对性能的影响等多方面的内容，整体是在探讨该产品相关的技术话题。

主要观点

  1. 👍 对于24GB VRAM，适用于的默认选项是Q4_K_M（原帖链接指向Q8需注意选择）
    • 支持理由：用户根据自身知识或经验给出。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 QWQ - 32B存在思考结束不稳定、过度思考等问题，但模型能力不错
    • 正方观点：多位用户遇到模型思考阶段的相关问题并指出。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对于6GB VRAM，可以等待distill，量化会影响性能或推理速度
    • 解释：dp3471根据量化对性能影响的原理给出建议。
  4. 💡 降低top - k到20和温度到0.1可解决QWQ - 32B部分思考问题
    • 解释：swagonflyyyy通过自身尝试得出该结论。
  5. 💡 对QWQ - 32B在Ollama上发布的结果持怀疑态度，若结果很好，q4量化可能严重损害模型
    • 解释：justGuy007基于对结果的直观感受及对q4量化的理解提出。

金句与有趣评论

  1. “😂 zabique: which one for 24GB VRAM?”
    • 亮点：直接引出关于24GB VRAM适用选项的讨论。
  2. “🤔 nstevnc77：This thing never wants to end it’s "thinking" consistently.”
    • 亮点：清晰指出模型思考结束不稳定的问题。
  3. “👀 Buddhava: Not great with Roo Code.”
    • 亮点：简洁表达对Roo Code能力的态度。
  4. “🤔 justGuy007: Those results look suspiciously good. If it’s indeed that good, there is a high possibility the q4 quants would deteriorate the model too much.”
    • 亮点：对模型结果和q4量化提出质疑。
  5. “💡 swagonflyyyy：I found setting the temperature to 0.1 reduces the response length to ~1 minute”
    • 亮点：给出解决模型思考问题的具体操作及效果。

情感分析

总体情感倾向为较为中性的探讨。主要分歧点在于对QWQ - 32B的评价，部分人指出模型存在问题，部分人对结果表示怀疑，但也有人认可模型能力。可能的原因是不同用户使用场景、对模型的期望和评估标准不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型量化对QWQ - 32B性能影响的深入研究，以及如何优化模型在思考阶段的表现。
  • 潜在影响：如果模型在这些问题上得到优化，可能会提高其在相关领域（如需要特定VRAM支持、依赖稳定思考结果的场景）的应用价值，对模型在市场中的竞争力和用户接受度产生影响。

详细内容：

标题：关于 QWQ-32B 在 Ollama 上的热门讨论

最近，Reddit 上关于 QWQ-32B 在 Ollama 上的相关讨论引起了众多网友的关注。该帖子不仅包含了相关链接https://ollama.com/library/qwq:32b-q8_0，还引发了一系列热烈的讨论，收获了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在 QWQ-32B 模型的性能和量化方面的问题。有人提出对于拥有 24GB VRAM 的情况该如何选择，有人认为 Q4_K_M 是默认选项，但也提醒要注意选择正确的型号。还有人询问对于 6GB VRAM 该如何选择。

有人表示这个模型存在持续“思考”却无法给出最终答案的问题，有时甚至会跳过结束的标识。但也有人认为尽管存在过度思考的问题，好在现在会用思考标签标记开始和结束。还有人发现将温度设置为 0.1 可以将响应长度减少到约 1 分钟，降低 top - k 到 20 和温度到 0.1 能解决部分问题。

有人质疑模型的结果好得可疑，担心 q4 量化会使模型退化太多。有人询问是否有对量化进行基准测试的网站。也有人分享了相关的见解，认为 q4 通常是可接受的，但参数越小退化得越快，至于对 qwq 具体的影响只有时间能告诉我们。还有人指出模型的量化效果取决于其自身特点，参数效率高的模型，每个数字都很重要，降低精度影响大；而参数效率低的模型，降低精度对输出影响相对较小，像 QWQ-32B 这样规模较好的模型，量化效果更差是有一定道理的。

在这场讨论中，大家对于 QWQ-32B 模型的性能和量化问题各抒己见，既有对其能力的肯定，也有对存在问题的担忧和探讨。而对于如何优化和解决这些问题，还需要更多的研究和实践。