原贴链接

https://www.cnbc.com/2025/03/06/alibaba - shares - soar - after - chinese - tech - giant - unveils - deepseek - rival - qwq - 32b.html

讨论总结

这个讨论围绕着QwQ - 32B在股票市场产生影响这一主题展开。其中涵盖了如Jevon’s paradox（杰文斯悖论）等理论探讨、QwQ - 32B与其他模型的比较、它在市场上的反应（如是否为营销炒作）、性能表现以及对人工智能影响的思考（如对工作岗位和硬件需求的影响），还有对不同类型模型在用户交互方面的看法等多方面内容，参与者从不同角度表达了自己的观点，整体氛围较为理性且充满多元性。

主要观点

  1. 👍 杰文斯悖论中总使用量会弥补效率提升。
    • 支持理由：Jevon’s paradox提出总使用量与效率提升之间存在这样的关系。
    • 反对声音：Jevon’s paradox只是说可能而非必然。
  2. 🔥 QwQ - 32B不是Deepseek R1杀手。
    • 正方观点：从模型性能等多方面考量得出。
    • 反方观点：无明显反对意见。
  3. 💡 机器效率提高的利润归所有者而非工人。
    • 解释：基于劳动价值论得出这一结论。
  4. 💡 QwQ - 32B不需要打败其他模型，重点在争取被本地模型分流的用户。
    • 解释：从市场竞争角度分析，用户获取是关键。
  5. 💡 思考模型对普通用户交互来说速度太慢。
    • 解释：从用户体验的角度进行判断。

金句与有趣评论

  1. “😂 Zyj：Jevon’s paradox says the total usage will more than make up for the increase in efficiency.”
    • 亮点：直接阐述了杰文斯悖论中的一个关键内容。
  2. “🤔 yaosio：The labor theory of value says the profit from increased machine efficiency goes to the owners and not the workers.”
    • 亮点：运用劳动价值论表达了机器效率提高后的利润归属问题。
  3. “👀 ForsookComparison：Using quants locally and the full thing on cloud servers - I don’t get it. This model is amazing and beats out anything in its size - range (at the cost of a TON of tokens) but this is NOT a Deepseek R1 killer.”
    • 亮点：在肯定模型性能的同时，表明不认为其是Deepseek R1杀手的观点。
  4. “💡 YordanTU：It doesn’t need to beat R1, Grok or GPT. It counts the users who the powerful local LLMs take away from those businesses.”
    • 亮点：从市场竞争角度阐述QwQ - 32B的竞争策略。
  5. “😎 kmouratidis：No, but I did notice I can run the AWQ version on my home server with sglang and get 70 t/s with a 200W power limit (85 t/s for 300W+), 65k context length, and ~1k t/s max throughput.”
    • 亮点：提供了QwQ - 32B - AWQ版本在家庭服务器运行的性能数据。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观，主要分歧点在于对QwQ - 32B的评价，例如是否是Deepseek R1杀手、是否是营销炒作等。可能的原因是不同的参与者站在不同的角度看待QwQ - 32B，如从技术、市场、用户等不同角度出发。

趋势与预测

  • 新兴话题：扩散模型能否融合思考模型和非思考模型的优势可能成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：对人工智能在股票市场的影响以及在不同应用场景（如手机）中的发展，如果继续深入探讨，可能会影响投资者对相关人工智能公司的投资决策，也会影响人工智能在不同领域的研发方向。

详细内容：

标题：QwQ-32B 在股市引发热议

近日，Reddit 上关于 QwQ-32B 在股市掀起波澜的讨论热度颇高。原帖提供了相关的链接https://www.cnbc.com/2025/03/06/alibaba-shares-soar-after-chinese-tech-giant-unveils-deepseek-rival-qwq-32b.html，众多用户纷纷发表看法，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 QwQ-32B 的性能、应用场景、与其他模型的比较以及对就业和市场的影响等方面。

有人认为杰文斯悖论表明总使用量将足以弥补效率的提高。也有人指出劳动价值论认为机器效率提高所带来的利润流向了所有者而非工人。还有人觉得更小的模型意味着更多人可以运行这些模型。但有人反驳说整个人类历史证明这种观点是错误的。

有用户分享自己作为软件开发者的感受，认为真正智能的 AI 可能会消除数百万的工作岗位和大多数生产力或 SaaS 应用程序。但也有人认为这会创造出新的软件需求。

在性能方面，有人提到可以在家庭服务器上运行 QwQ 版本，能达到一定的速度和效率。但也有人质疑其长思考时间会拖慢基于工具的工作流程。不同用户对于 QwQ 与其他模型如 R1、Llama3 等的比较和评价各有不同。

对于 QwQ-32B 在市场中的表现，有人认为它不需要打败 R1 等大型模型，只要能从它们那里吸引用户就算成功。也有人认为这只是营销炒作。

总之，关于 QwQ-32B 的讨论展现了多种观点和争议，各方在其性能、应用、市场影响等方面各抒己见，反映了大家对新技术的关注和思考。