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讨论总结

这个Reddit帖子主要是关于QwQ弹跳球（包含一个视频链接）的讨论。评论者们从多个角度展开讨论，包括推理模型（如q4_k_m）的使用体验、硬件（如显卡）对模型的支持、不同设备上的运行情况、性能差异以及制作弹跳球的相关提示等，大家各抒己见，氛围比较积极活跃😉

主要观点

  1. 👍 q4_k_m的推理时间和其他模型相当甚至更短，使用体验良好
    • 支持理由：评论者srcfuel表示自己使用q4_k_m时完全没问题，运行速度为34t/s。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 32b模型即使制作花费15分钟仍很出色，未来会有更多小尺寸高性能模型
    • 正方观点：solomars3认为15分钟不影响32b模型的出色，这只是开始，以后会有更多小尺寸高性能模型。
    • 反方观点：无
  3. 💡 询问帖子创作时的提示词，提倡分享提示词、设置和结果以探究性能差异
    • 支持理由：有助于理解性能差异。
    • 反对声音：无
  4. 👍 在4090设备上运行特定内容出现故障
    • 支持理由：2TierKeir表示在4090设备上运行结果出现问题。
    • 反对声音：无
  5. 🔥 用Claude在js中做弹跳球动画比原帖中的QwQ快很多
    • 正方观点：thebadslime称Claude做动画约花20秒，而QwQ花了15分钟。
    • 反方观点：无

金句与有趣评论

  1. “😂 I because I saw comments about QwQ’s long inference time before and was afraid to use it, but I had no problem when using q4_k_m.”
    • 亮点：表达了对QwQ之前推理时长印象的担忧，但使用q4_k_m时情况良好的对比。
  2. “🤔 Bro its still impressive, 15 min doesnt matter when you have a 32b model that is very smart like this, and its just the beginning, we will see more small size models with insane capabilities in the future”
    • 亮点：强调32b模型即使制作花费15分钟也很出色，且对未来小尺寸高性能模型的展望。
  3. “👀 Took claude about 20 seconds to do it in js”
    • 亮点：直观地对比了Claude和QwQ制作弹跳球动画的时间差异。
  4. “😉 QWQ does enjoy yapping, it and other reasoning models remind me of someone with OCD overthinking things "yes thats correct im sure! But wait what if im wrong? Ok lets see…."”
    • 亮点：将QWQ和其他推理模型类比为有强迫症的人过度思考，很有趣。
  5. “💡 What prompt did you use? I think everyone can copy and paste it, record their settings and post what they get.”
    • 亮点：提出获取提示词、分享设置和结果来探究性能差异的想法。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点在于不同设备、不同模型之间的性能差异，例如在4090设备上运行出现故障，但在其他设备上运行情况不同。可能的原因是设备硬件配置、模型本身的特性以及运行设置等多种因素综合影响🧐

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同模型在不同硬件设备上运行情况的讨论，以及如何优化设置提高性能。
  • 潜在影响：有助于人们更好地选择适合自己需求的模型和硬件设备，提高工作效率或创作效果。

详细内容：

标题：关于 QwQ 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则有关 QwQ 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了一个视频链接https://v.redd.it/c2tvpslz18ne1/DASH_1080.mp4?source=fallback ，吸引了众多用户参与讨论，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕 QwQ 模型的性能、运行所需硬件以及与其他模型的对比等方面展开。

在讨论中，观点纷呈。有人表示，对于像 QwQ 这样智能的 32b 模型，15 分钟的推理时间并不重要，而且未来会有更多小尺寸但能力超强的模型出现。比如，有用户称：“兄弟，这仍然令人印象深刻，当你拥有一个如此智能的 32b 模型时，15 分钟不算什么，这只是个开始，未来我们将看到更多具有惊人能力的小尺寸模型，我只想要一个像 QwQ 一样训练的小型编码模型，但大约是 14b 或 12b。”

然而，也有不同声音。有人认为 AMD 似乎坚持本代不会有高于 9070XT 的产品，对未来能出现负担得起的零售显卡持怀疑态度。

还有用户分享了个人经历，如有人用 4090 运行，花费了 40 分钟，结果却不理想；也有人在 Mac Mini M4 Pro 64GB 上运行，速度较慢。

关于硬件方面，有人认为在未来两年内会出现能处理 32b 模型的实惠零售显卡，比如 AMD 的高端 9000 系列，但也有人对此表示质疑。

总的来说，这次关于 QwQ 模型的讨论十分热烈，各方观点碰撞，既展现了对其性能的期待，也反映了对相关硬件发展的不同看法。未来，我们能否真的迎来性能更优、价格更亲民的硬件和模型，还有待进一步观察。