原贴链接

无有效内容可翻译，仅为一个YouTube链接：https://www.youtube.com/watch?v=BtVIMKQfj38

讨论总结

整个讨论围绕QwQ - 32B flappy bird demo展开，大家从不同量化等级（如Q6、Q8等）的模型表现出发，分享各自的测试结果、遇到的问题以及相关的解决办法。同时也涉及到模型运行特定任务（如制作flappy bird游戏）时的体验，还有对模型是否存在过拟合的疑问，整体是一个以技术交流为主的讨论。

主要观点

  1. 👍 对不同量化等级（Q6、Q8等）的表现存在疑惑。
    • 支持理由：不同人在不同量化等级下有不同表现，例如Q6可能表现不如Q4。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Q6可能存在表现不如Q4的情况，可能是llama.cpp实现有漏洞。
    • 正方观点：有图表显示Q6表现比Q4差。
    • 反方观点：无
  3. 💡 Q8有显著的质量提升。
    • 支持理由：有测试表明Q8在质量上有很大提升。
    • 反对声音：无
  4. 🤔 在ollama上q8存在问题，让模型短时间思考会改善。
    • 支持理由：有人在ollama上使用q8遇到困难，按此操作有改善。
    • 反对声音：无
  5. 😎 Q8结合特定设置可顺利运行Flappy Bird。
    • 支持理由：有使用者表明这样操作能成功运行。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 ForsookComparison: I’m confused. Some folks having a terrible time with Q6 and Q8 and you one shot flappybird with IQ4_XS”
    • 亮点：表达出对不同量化等级下运行结果差异的困惑。
  2. “🤔 DeProgrammer99: I’ve seen at least three charts that showed Q6 as performing worse than Q4.”
    • 亮点：用数据支撑Q6表现不如Q4的观点。
  3. “👀 DrVonSinistro: I tested Q5KM, Q6 and Q8. Q8 had a significant quality bump.”
    • 亮点：通过测试得出Q8质量提升的结论。
  4. “😎 Q8 with QWEN recommended sampling settings and Min - P 0.05 one shotted Flappy Bird for me.”
    • 亮点：具体指出Q8成功运行Flappy Bird的设置。
  5. “💡 I simply wrote: Write flappy bird in python.”
    • 亮点：体现了获取游戏代码的简单操作。

情感分析

总体情感倾向是较为中性的技术探讨。主要分歧点在于不同量化等级的模型表现，可能的原因是不同的量化等级在不同的任务场景、设备环境或者实现方式下会有不同的效果，导致大家的测试结果和体验存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型是否过拟合的探讨可能会引发后续更多关于模型泛化能力的讨论。
  • 潜在影响：如果模型存在过拟合问题，可能会影响其在实际应用中的可靠性，进而影响使用者对该模型的信任度和使用范围。

详细内容：

标题：关于 QwQ-32B 与 Flappy Bird 演示的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“QwQ-32B flappy bird demo bartowski IQ4_XS 32k context 24GB VRAM”的帖子引发了众多关注。该帖子包含了一个链接 https://www.youtube.com/watch?v=BtVIMKQfj38 ，目前获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在不同用户使用 QwQ-32B 进行 Flappy Bird 相关测试的各种体验和结果。有人表示自己对相关内容感到困惑，因为有看到显示 Q6 表现不如 Q4 的多个图表。比如，有人提到“我已经至少看到了三个表明 Q6 性能比 Q4 差的图表”。还有人提供了多个相关的链接，如https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1j3fkax/llm_quantization_comparison/ 等，以进一步支持自己的观点。

有人分享道，使用 FP8 效果不错，相当于 FP16，基本上一次就成功了，并指示它“思考很短的时间”，结果令人满意。但也有人反馈在 Ollama 上使用 Q8 时遇到了困难，在非常简单的请求中，模型会不停地处于思考状态。还有人表示测试了 Q5KM、Q6 和 Q8，认为 Q8 有显著的质量提升。

有用户分享了个人经历，比如“我用 QwQ-32B 让其写 Flappy Bird 的 Python 代码，它给出的代码链接为https://pastebin.com/B8X7w9Vk，效果很好，完全正常运行，没有问题，还能处理死亡和重新开始等情况”。也有人提到自己用 mlx q6 做 Flappy Birds 游戏时结果很糟糕。还有用户称自己的测试结果也不错，甚至每次加载时生成的鸟的形状都不同，自己运行的是 fp8。

有人提出见解，质疑 Flappy Bird 作为测试是否过于常见，模型可能对这个例子过度拟合。

这场讨论中，大家对于 QwQ-32B 在 Flappy Bird 测试中的表现看法不一，既有认为效果出色的，也有遭遇问题的。但通过这些多样的观点和经历分享，为深入了解 QwQ-32B 的性能提供了丰富的参考。