原贴链接

（此处为链接：https://hf.co/chat/models/Qwen/QwQ - 32B）

讨论总结

该讨论围绕QwQ - 32B在HuggingChat上免费且未量化可用展开。参与者分享了在本地运行该模型的硬件要求，如内存、GPU等情况，还比较了QwQ - 32B与其他模型在不同任务中的表现，包括解决函数方程、多语言处理等。此外也提到使用过程中遇到的问题，以及对该模型的不同评价。

主要观点

  1. 👍 QwQ - 32B在HuggingChat上有未量化且免费的版本
    • 支持理由：原帖发布者宣布这一消息并希望社区测试，还有其他评论者补充了在官方网站也可免费获取。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 QwQ - 32B在本地运行时对硬件有一定要求
    • 正方观点：如不同的内存、GPU配置下运行效果不同，运行时还需考虑VRAM等。
    • 反方观点：无
  3. 💡 QwQ - 32B在不同任务中的表现有差异
    • 解释：在解决函数方程方面比部分模型好，但在日语等多语言方面表现不佳，在特定的Verilog编写任务中也能力不足。
  4. 💡 模型量化会在精度、速度和大小之间权衡
    • 解释：不同量化方式会影响模型的各方面性能。
  5. 💡 运行本地模型、打开其他软件需要足够内存
    • 解释：根据不同的运行情况，需要不同大小的内存才能保证正常运行。

金句与有趣评论

  1. “😂 我正在使用4090 GPU（24GB Vram）通过vllm容器运行[那个官方量化版本](https://huggingface.co/Qwen/QwQ - 32B - AWQ)，单请求为45 tok/sec，并发平行请求为400 tok/sec。”
    • 亮点：具体给出了一种硬件配置下的运行速度情况。
  2. “🤔 QwQ在大约3分钟和3500个思考token内大部分时间都能正确解答函数方程，而其他模型表现各异。”
    • 亮点：直观地比较了QwQ - 32B与其他模型解决函数方程的能力。
  3. “👀 vLLM在给定显存限制后，会在该限制内运行尽可能多的查询并动态调整。”
    • 亮点：介绍了vLLM的运行特点。
  4. “😉 64gb to be safe, if you just wanna run occasionally and won’t use it that much (as in won’t have much context in the messages and won’t send a lot of tokens worth of info) then 48gb works.”
    • 亮点：针对本地运行模型时的内存需求给出了具体的参考数值。
  5. “🤨 对于本地托管，它是一个32B模型，所以你可以从这一点出发，有很多方法可以做到，如果你可以的话，你可能想让它完全适合VRAM，因为它是一个推理模型，所以tok/s对使其在本地可用非常重要。”
    • 亮点：强调了本地托管32B模型时VRAM和tok/s的重要性。

情感分析

总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于QwQ - 32B的性能方面，一部分人认为其在某些任务中的表现不错，如解决函数方程；而另一部分人则指出其在多语言、特定编程任务等方面存在不足。可能的原因是不同用户的使用场景和需求不同，对模型性能的期望和评价标准也有所差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同量化方式对QwQ - 32B性能的具体影响可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果QwQ - 32B在性能方面存在不足的地方得到改进，可能会影响自然语言处理领域相关应用的发展；也可能影响HuggingChat的用户使用体验，进而影响平台的用户量等。

详细内容：

标题：QwQ-32B 在 HuggingChat 引发的热议

在 Reddit 上，有关“QwQ-32B 如今在 HuggingChat 上免费且未量化可用”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了丰富的讨论，点赞数众多，评论数也颇为可观。

讨论的主要方向集中在 QwQ-32B 的性能表现、运行需求以及在不同场景下的应用等方面。核心问题在于如何优化其运行效率，以及如何满足不同硬件条件下的使用需求。

在讨论焦点与观点分析中，有人分享道：“我通过 vllm 容器在具有 24GB Vram 的 4090 GPU 上运行[那个官方量化](https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B -AWQ)，单个请求能达到 45 tok/sec，并发并行请求则为 400 tok/sec。我将上下文大小设置为 11000 个令牌，这似乎是最大值。”

还有人指出：“VLLM 在 Windows 上不能原生运行，docker 需要虚拟化，这会使 Windows 变慢。我猜我会等到 VLLM 使用的技巧被移植到 llama.cpp。”

对于运行所需的内存，有人认为：“为了安全起见，需要 64GB 的内存，如果只是偶尔运行且使用不多，48GB 也能工作。”也有人表示：“对于完整的 16 位模型，在苹果硅上可能需要 96GB 以上的统一内存。”

有人认为 QwQ-32B 性能出色，比如在解决某些复杂问题时表现良好，但也有人指出其在日语方面表现不佳。

总的来说，这场关于 QwQ-32B 的讨论展现了大家对于该模型的深入思考和不同见解，为用户在使用和优化该模型时提供了丰富的参考。