原贴链接

大家好，我是AlphaMaze的作者。你们可能知道，我对大型语言模型（LLM）解迷宫有着很深的执念（之前https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1iulq4o/we_grpoed_a_15b_model_to_test_llm_spatial/）。今天在QwQ - 32B发布之后，我注意到这个模型确实像Deepseek - R1（671B）一样能解迷宫，但奇怪的是它在4位模型（llama.cpp上的Q4）上不能解迷宫。以下是测试：（给出了迷宫相关的任务描述及一个迷宫示例）这是结果： - Qwen Chat结果（附上链接） - Open router chutes（附上链接及相关描述） - Llama.CPP Q4_0（附上链接及相关描述）。所以如果你担心你的API提供商秘密量化你的API端点，请尝试上述测试看它是否能解迷宫！出于某些原因这个模型确实很好，但使用4位量化时就不能解迷宫了。能解迷宫吗？可通过https://alphamaze.menlo.ai/点击随机按钮获取更多迷宫。

讨论总结

原帖作者通过迷宫测试发现QwQ - 32B在全精度下能解决迷宫，但4位量化（Q4_0）模型无法解决，由此提出可借此测试API提供者是否秘密量化API端点。评论者们从多个方面展开讨论，包括不同的4位量化版本（如Q4_K_M、4bit MLX）在不同环境下（如lm studio、LM Studio）解决迷宫问题的不同结果，对测试更多量化版本以验证测试可靠性的探讨，模型推理能力的比较（如QwQ - 32B与Mistral Large 123B），以及部分免费模型解决迷宫问题的情况等，整体氛围积极，大家都在分享自己的测试结果或提出疑问以深入探讨。

主要观点

  1. 👍 原帖内容有趣
    • 支持理由：评论者C0dingschmuser明确表示原帖内容很有趣。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 不同4位量化版本结果不同
    • 正方观点：C0dingschmuser指出本地使用4位量化（Q4_K_M）测试时，模型能解决迷宫问题，与原帖中4位量化（Q4_0）的结果不同；this - just_in提到QwQ - 32B以4bit MLX在LM Studio中特定设置下能解决迷宫问题，且4bit mlx比llama cpp上的Q4_0要好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 需要测试更多量化版本以验证测试可靠性
    • 支持理由：有评论者提出想要测试更多的量化版本，来确定这个迷宫测试对于低量化版本是否可靠。
    • 反对声音：无
  4. 🌟 QwQ - 32B在特定配置下推理有效
    • 支持理由：Lissanro表示QwQ - 32B在特定配置下能解决迷宫问题，且推理有效，能胜过更大但无推理能力的模型。
    • 反对声音：无
  5. 🤔 部分免费模型能解决迷宫问题
    • 支持理由：有评论者指出qwq - 32b、dolphin3.0 - r1 - mistral - 24b、deepseek - r1 - distill - llama - 70b等免费模型能解决迷宫问题。
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Very interesting, although i just tested this locally with the 4bit quant (Q4_K_M) in lm studio and it solved it correctly after it thought for 8k tokens”
    • 亮点：该评论者的本地测试结果与原帖中4位量化的结果不同，引起了对不同4位量化版本的差异讨论。
  2. “🤔 Anyone want to test a few more quants to see if this is reliable to test for low quants, or if a random Q2 can still do it while Q6 fails?”
    • 亮点：提出测试更多量化版本来验证测试可靠性的想法，推动了讨论的深入。
  3. “👀 this - just_in：QwQ - 32B 4bit MLX served from LM Studio with temp 0.6 and top p 0.95 nailed it after 10673 tokens.”
    • 亮点：给出了QwQ - 32B在特定设置下解决迷宫问题的实例。
  4. “😎 QwQ - 32B推理确实有效，能击败更大的无推理能力的模型。”
    • 亮点：强调了QwQ - 32B在模型推理能力方面的优势。
  5. “🤓 qwq - 32b:free, dolphin3.0 - r1 - mistral - 24b:free, deepseek - r1 - distill - llama - 70b:free”
    • 亮点：简洁地列出了能解决迷宫问题的免费模型。

情感分析

总体情感倾向是积极探索的。主要分歧点在于不同的4位量化版本对模型解决迷宫问题的影响。可能的原因是不同的量化方式、模型设置（如温度、top - p等参数）以及运行环境等因素可能会导致模型在解决迷宫问题上的表现不同，从而引发大家对这些因素的探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：进一步探究不同量化版本、模型参数对模型解决迷宫问题能力的影响，以及更多模型（尤其是免费模型）在迷宫问题上的表现。
  • 潜在影响：对了解模型量化后的性能变化有帮助，可能影响API提供者对模型量化的方式，也有助于使用者选择合适的模型版本和设置。

详细内容：

《关于 Qwen/QwQ-32B 模型量化的热门讨论》

近日，Reddit 上一篇题为“Test if your api provider is quantizing your Qwen/QwQ-32B!”的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量的点赞和评论，主要讨论了 Qwen/QwQ-32B 模型在不同量化设置下解决迷宫问题的能力。

原帖作者指出，QwQ-32B 模型在全精度下能解决迷宫，但在 4 位模型（Q4 on llama.cpp）下却无法解决，并提供了相关测试。这一话题引发了多方面的讨论。

讨论焦点主要集中在不同用户对于不同量化设置下模型表现的看法。有人表示，在本地使用 4 位量化（Q4_K_M）在 lm studio 中能正确解决问题，但也有人称自己的计算机无法加载 Q4_K_M，而 Q4_0 确实无法解决。还有人认为可能是采样设置的问题，或者建议尝试更低的温度或 3 位的 IQ 量化。

有用户分享道：“我在本地使用 4 位量化（Q4_K_M）在 lm studio 中测试，它思考了 8000 个令牌后正确解决了问题。”

也有用户指出：“Q4_0 明显不如 q4_k 或 iq4_xs/iq4_nl，它更类似于 q3_k（尤其是在 imatrix 方面）。”

同时，有人提出：“QwQ-32B 4bit MLX 从 LM Studio 以温度 0.6 和 top p 0.95 运行，在 10673 个令牌后解决了问题。”还有用户称，用 QwQ-32B fp16 与 Q8 缓存运行，大约 10 分钟解决了问题。

讨论中的共识在于大家都对模型在不同量化设置下的表现充满好奇，并认为需要更多测试来得出更可靠的结论。

特别有见地的观点是，原帖作者认为是 GRPO 过程或 RL 起到了作用，单纯的调整可能无法带来最佳的推理版本。

这场关于 Qwen/QwQ-32B 模型量化的讨论，充分展示了大家对于模型性能优化的关注和探索，也为进一步的研究提供了丰富的思路和方向。