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真心承认这个标题可能有点挑衅性，但我真的很好奇是否有人有QwQ在现实世界中比同类产品做得更好的实例。看到显示QwQ相比预览版有显著提升的更新基准测试，我很兴奋，而且看到在与编码相关任务中的不错分数后，我认为一个好的测试是让它做我经常让R1做的事，也就是在架构师模式下操作，为Aider或Roo的变更制定计划。r/localllama上现在的一个热门帖子写着‘QwQ - 32B发布，等同于或超越完整的Deepseek - R1！’如果是这样的话，考虑到它们声称在编码基准测试上与完整的R1相匹配，那么它在编码方面应该至少有一定能力。所以，我让它基于另一个110行文件中的现有实现，在一个大约105行的文件中实现python日志记录。在这两种情况下，它完全做不到。在Roo中，它一直在绕圈子说话，还提出显示文件之间关系的Mermaid图表，尽管只附加了相关的两个文件。在它疯狂运行太长时间后，Roo实际上强制停止了这个模型，并回复‘Roo代码使用复杂的提示和迭代任务执行，这对能力较弱的模型可能具有挑战性。为了获得最佳结果，建议使用Claude 3.7 Sonnet，因其先进的代理编码能力。’现在，像Roo这样的代理工具总是有细微差别，所以我直接进入聊天界面，给它一个更简单的文件，并要求它对一个90行的已经格式良好的python脚本进行代码审查。结果，我等了十分钟，它总共生成了25000个标记（思考和实际响应加起来），却只建议我在一个函数上实现异常处理。将相同的提示提供给Claude，大约3秒就生成了6个有用的建议以及附带的代码修改片段。所以这让我回到了一周后删除QwQ - 预览版时的状态。这个东西到底是用来做什么的？它擅长什么？我觉得它作为概念验证比作为除了对性能要求最低的任务之外的任何实际模型有用得多。所以我的问题是——有没有人能提供一个例子（提示和响应），说明QwQ能够比qwen2.5:32b（编码或指令）更好地回答你的问题或提示。

讨论总结

该讨论主要围绕QwQ的实用性展开。原帖作者对QwQ在编码任务中的表现不满，质疑其实际用途。评论者们观点各异，有人认为QwQ在某些场景下表现优于其他模型，有人则觉得它表现不佳甚至毫无用处，还有人指出不应将编码视为LLMs的唯一用途，不同模型对不同使用者效果不同等。

主要观点

  1. 👍 QwQ在特定场景下（有200个已见事实时）能给出新事实，表现优于部分其他模型。
    • 支持理由：评论者DeProgrammer99给出了对比示例。
    • 反对声音：部分其他评论者通过不同测试认为QwQ表现差。
  2. 🔥 QwQ不会比Qwen Coder表现更好。
    • 正方观点：ForsookComparison等认为Qwen Coder在相似任务中表现更优。
    • 反方观点：DeProgrammer99指出qwen2.5 - 32b - instruct在特定提示下表现不如QwQ。
  3. 💡 不应将编码视为LLMs的唯一用途。
    • 解释：评论者以自身和妻子的经历为例，说明非技术业务中LLMs有诸多用途。
  4. 👍 QwQ对逻辑课学生的作业问题解答能力强。
    • 支持理由：Morphon表示QwQ能出色解决作业问题，可作辅导工具。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 QwQ在测试中表现差。
    • 正方观点：多位评论者在自己的测试中发现QwQ表现不佳。
    • 反方观点：Eden1506认为QwQ在回答特定提示时表现良好。

金句与有趣评论

  1. “😂 我有一个QwQ击败[the FuseO1 QwQ - Preview/Sky - T1/R1 - Distill Flash merge](https://huggingface.co/bartowski/FuseO1 - DeepSeekR1 - QwQ - SkyT1 - Flash - 32B - Preview - GGUF)和Mistral 3 Small以及Athene V2的例子，在完全相同的上下文下！”
    • 亮点：直接给出QwQ表现优于其他模型的实例。
  2. “🤔 我不认为这（QwQ）能打败Qwen Coder。”
    • 亮点：明确表达对QwQ能力的质疑。
  3. “👀 说实话，这里的绝大多数人和在本地运行这些模型的人都痴迷于将编码作为LLMs的唯一真正用途。”
    • 亮点：指出人们对LLMs用途认知的局限性。
  4. “😂 它能出色解决我给它的所有作业问题。”
    • 亮点：体现QwQ在解答逻辑课作业问题上的优秀能力。
  5. “🤔 我觉得它作为概念验证比作为一个除了对性能最不敏感的任务之外的任何实际模型都有用得多。”
    • 亮点：对QwQ实用性的一种独特看法。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面也有负面，还存在中立态度。主要分歧点在于QwQ的实用性和表现能力。可能的原因是不同用户进行了不同的测试任务，并且对模型的期望和使用场景有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于QwQ如何在非编码任务（如逻辑课作业解答、分析医疗数据等）中更好地发挥作用。
  • 潜在影响：如果QwQ能在更多非编码任务中展现优势，可能会改变人们对其只是概念验证模型的看法，也可能影响相关模型在不同领域（如教育、医疗数据处理等）的应用策略。

详细内容：

标题：关于 QwQ 实用性的激烈讨论

在 Reddit 上，一则题为“Honest question - what is QwQ actually useful for?”的帖子引发了热烈关注。该帖子详细阐述了作者在对 QwQ 进行一系列测试后产生的困惑，包括让其执行特定的编程任务和解决各种问题，然而 QwQ 的表现不尽人意。此帖获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在 QwQ 在实际应用中的能力和表现。有人表示 QwQ 在处理特定情境下能够给出新的事实，比如[DeProgrammer99]分享在面对一系列过去事实时，QwQ 能提供新内容，尽管思考过程消耗了大量的令牌。但也有人如[taylorwilsdon]发现 QwQ 在编程方面表现不佳，比如实现 Python 日志功能和进行代码审查等任务时，它的效率和质量都不如 Claude 等其他模型。

[Spanky2k]则认为，虽然对于程序员来说 QwQ 可能用处不大，但对于像他妻子这样的非技术人员，在文本生成方面，例如处理业务中的冲突管理消息、广告文本创作等，QwQ 具有很大的价值。

[Morphon]推荐将 QwQ 用于逻辑学生的作业辅导，称其表现出色。然而，[ImprovementEqual3931]指出编程助手需要花费大量提示来适应不同模型，未适应的模型可能无法直接使用。

对于 QwQ 在复杂问题解决、游戏情境分析、股票分析等方面的表现，大家的看法也各不相同。有人尝试让 QwQ 解决如计算反导数、生成游戏相关的 Python 代码等问题，但结果参差不齐。

总的来说，关于 QwQ 究竟有何实际用途，大家意见不一。有人认为它在某些特定领域有出色表现，而有人则对其整体实用性表示怀疑。这场讨论充分展现了大家对 QwQ 这一模型的深入思考和不同见解。