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讨论总结

该讨论主要围绕QwQ on LiveBench与Sonnet 3.7展开。从多个方面对QwQ进行了探讨，包括在编码方面的表现、在基准测试中的成绩、不同场景下的使用体验等，同时也涉及到模型性能、配置问题、硬件发展等相关话题。大家的观点各有不同，有对QwQ表示认可和赞扬的，也有对其表现提出质疑和担忧的。

主要观点

  1. 👍 QwQ在编码方面表现通常与70B模型相当。
    • 支持理由：评论者kmouratidis在使用中发现对于编码相关事务，QwQ通常和70B模型一样好。
    • 反对声音：部分评论者如SillyLilBear和_wOvAN_认为QwQ在编码方面表现不佳。
  2. 🔥 对QwQ - 32B在Aider的Polyglot基准测试表现担忧。
    • 正方观点：其在该基准测试中只有20%，远低于其他SOTA模型，这个结果不太理想。
    • 反方观点：部分人认为QwQ有潜力提升，或者在其他方面表现优秀可弥补这一不足。
  3. 💡 QwQ在LiveBench上取得新的最佳LCB生成分数。
    • 解释：有评论者提到QwQ在LiveBench上取得了85.9的分数，超过之前的80.8。
  4. 💡 QwQ在LiveBench上是编码方面目前最佳。
    • 解释：ObnoxiouslyVivid认为QwQ在LiveBench上是目前编码方面最好的，因为LCB_generation对编码来说是唯一重要的。
  5. 💡 Qwen推出2.5系列后有望赶上竞争对手。
    • 解释：评论者觉得Qwen的2.5系列表现不错，在过去1.5个月使用2.5 Max MoE体验良好，32B预览版表现不错，完整版本更好，QwQ Max预览版非常强大。

金句与有趣评论

  1. “😂 For what I tried (mostly coding stuff) it’s usually as good as the 70B models…”
    • 亮点：直接给出了QwQ在编码方面与70B模型的比较结果，是对QwQ性能的一种直观描述。
  2. “🤔 Seems this was a YaRN configuration issue. The original model config.json didn’t have a value for rope_scaling.”
    • 亮点：深入分析了QwQ出现中文输出问题的原因，是解决问题的关键信息。
  3. “👀 That’s amazing achievement indeed, despite the one being a reasoner model and the other being just an LLM. The result is what matters.”
    • 亮点：强调结果的重要性，在模型性质不同的情况下认可QwQ在LiveBench上的成果。
  4. “😂 I don’t think the November dataset is that much different/harder.”
    • 亮点：对数据集的难易程度提出自己的看法，质疑QwQ评分的合理性。
  5. “🤔 The best LCB generation of any model (85). Only code completion seems a little low, but would be a great architect.”
    • 亮点：概括了QwQ在LCB生成方面的优势和代码补全方面的不足，全面评价了QwQ。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极支持QwQ的（如认为QwQ在编码方面最佳、取得了惊人进步等），也有消极质疑的（如认为QwQ在某些基准测试中表现差、在编码方面不如Sonnet等）。主要分歧点在于QwQ的性能表现，包括在不同基准测试中的成绩、在编码方面的实际效果等。可能的原因是不同的人使用场景不同，对模型性能的评价标准也存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同规模模型最佳性能及理论极限的探讨可能会引发后续讨论，如10年后1B模型是否可能优于现在的32/70b模型。
  • 潜在影响：对模型的进一步优化和发展有指导意义，影响人们对不同规模模型的选择和使用，也可能促使相关技术（如硬件发展）朝着更有利于模型性能提升的方向发展。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 QwQ 模型的热烈讨论

在 Reddit 上，一个关于 QwQ 模型的帖子引发了众多用户的热烈讨论。该帖子获得了较高的关注度，众多用户纷纷发表自己的见解。

讨论的焦点主要集中在 QwQ 模型与其他模型的性能比较，如 Sonnet 3.7 等。有人认为对于自己尝试的大多数编码工作，QwQ 与 70B 模型表现相当。但也有人指出 QwQ 存在不好的采样器，在输出方面存在问题。

比如，有用户分享道：“我使用他们的 AWQ 权重，在 sglang 上运行时，起初存在一些问题，但通过一系列的调整和配置修改，如添加 rope_scaling 配置，问题得到了解决。”还有用户提到：“昨天，我向几个神经网络询问了一个关于 Jinja 模板中的错误，只有 Sonnet 立即给了我正确的答案和一个能完美运行的修复模板。”

关于 QwQ 模型的性能，存在不同的观点。有人认为其在某些方面表现出色，如代码生成；但也有人在实际使用中认为其表现不佳。比如，有用户表示：“我刚试用了 QwQ 进行编码，它与 Sonnet 相差甚远。”

在讨论中，也有人对模型的发展和未来进行了思考。比如，有人提出：“对于从 1B 到 2B 再到 32B 等不同规模模型的性能提升观察，8B 以下的模型性能提升明显，而 14B 到 32B 以及 32B 到 70B 的性能差异逐渐减小。” 还有人好奇地问道：“10 年后技术成熟时，1B 模型有可能比现在最好的 32/70B 模型更好吗？”

总之，Reddit 上关于 QwQ 模型的讨论展现了用户对其性能的多方面看法，以及对模型发展的思考和展望。