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讨论总结

这是一个关于Qwen QwQ在Extended NYT Connections基准测试中的表现的讨论。其中涉及Qwen QwQ与其他模型如Sonnet 3.7、Gemini Flash 2.0 Thinking的对比，提到中国的阿里巴巴表现优于谷歌和亚马逊，中国相关科技表现厉害。还有人对一些数据进行评价，有人提出疑惑，如对“16k”含义、得分低于50%的意义等，同时也有调侃扎克伯格的言论，整体氛围比较偏向于积极的技术探讨。

主要观点

  1. 👍 Qwen QwQ在基准测试中领先Sonnet 3.7
    • 支持理由：测试结果显示Qwen QwQ大幅领先
    • 反对声音：无
  2. 🔥 32b离线模型取得这样的成绩很惊人
    • 正方观点：对于32b离线模型而言这种领先是超乎预期的
    • 反方观点：无
  3. 💡 Qwen QwQ还击败了Gemini Flash 2.0 Thinking
    • 解释：测试结果表明Qwen QwQ表现更优
  4. 💡 阿里巴巴表现优于谷歌和亚马逊
    • 解释：通过Qwen QwQ的表现体现出阿里巴巴在这方面的优势
  5. 💡 中国目前相关表现非常厉害
    • 解释：Qwen QwQ作为中国相关技术成果表现优秀

金句与有趣评论

  1. “😂 somewhere zuck is like "ok boys, put 100k H100s more in the factory and delay llama4 for 2 more months, we got beat again by this little 32b"”
    • 亮点：幽默地调侃扎克伯格可能因Qwen QwQ的表现而改变决策
  2. “🤔 Generally, I think 4.5 is quite underwhelming.”
    • 亮点：直接表达对4.5这个数据的看法
  3. “👀 At 16K tokens QwQ has just finished its morning coffee and is about to get started actually solving the problem”
    • 亮点：用幽默的方式形容QwQ在16K标记时的状态
  4. “😉 Sonnet thinking LOW.”
    • 亮点：简洁地表达对Sonnet thinking表现的评价

情感分析

总体情感倾向是积极的，主要分歧点较少。大多数人对Qwen QwQ的表现持正面态度，对其领先其他模型、展现中国科技实力等表示认可。可能的原因是Qwen QwQ在测试中的优秀表现激发了人们的积极情感，并且大家更关注技术成果带来的积极影响。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于扩展版纽约时报连接基准测试的更多深入探讨，如测试的科学性和代表性等。
  • 潜在影响：可能会促使更多人关注中国的科技成果，对相关技术领域的研发和竞争格局产生一定影响。

详细内容：

标题：Reddit 热议模型性能对比与相关话题

在 Reddit 上，一则有关模型性能对比的帖子引发了热烈讨论。该帖子标题为“Qwen QwQ slots between Claude 3.7 Sonnet Thinking and o1-mini on the Extended NYT Connections benchmark”，获得了众多关注，评论数众多。

帖子主要围绕不同模型在 Extended NYT Connections 基准测试中的表现展开。讨论焦点包括：有人认为 Qwen QwQ 远超普通的 Sonnet 3.7，这对于一个 32b 离线模型来说很疯狂；有人指出它甚至击败了 Gemini Flash 2.0 Thinking，阿里巴巴的表现超越了谷歌和亚马逊。

在观点分析中，有人提到 4.5 版本虽然在某些方面表现出色，但整体令人不太满意，不过其在推理谜题方面的能力受到关注。比如，有人指出在使用过程中发现 4.5 版对于提示方式非常敏感，翻译能力也远超 3.7 版。还有人表示获得了每天 100 万的免费令牌来进行测试，并打算对模型进行更深入的语言测试。

对于 16k 这个参数，有人解释这意味着模型被允许思考的最大令牌数量。有人认为在 16K 令牌下，QwQ 才刚开始解决问题，显得过于受限。也有人认为虽然当前表现不错，但更像一只话痨的猫。

关于模型的得分，有人提出疑问，认为得分低于 50%基本不如随机猜测，是否意味着模型表现不佳。有人解释称在该基准测试中随机猜对的概率极小，且该测试包含了很多难题，只允许一次尝试，但会给予部分分数。

讨论中的共识在于大家都对模型的性能和表现非常关注，希望通过深入探讨来更好地理解它们。特别有见地的观点是有人通过实际使用和测试，对模型的能力进行了详细的分析和评价，丰富了整个讨论。

然而，争议点也不少。比如对于模型性能的评价标准以及不同模型在特定任务中的优势和不足，大家各执一词。

总的来说，这次 Reddit 上的讨论让我们对模型性能有了更全面的认识，也引发了更多关于技术发展和应用的思考。