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如果你正在疑惑，它（Qwen模型）目前的全球平均得分约为66，但Qwen宣称其得分约为73，所以也许采用更优设置重新评测会更接近这个分数。重新评测结果将于周一发布。

讨论总结

整个讨论围绕Qwen模型展开，由于Qwen团队要求以更优设置重新跑分（目前该模型全球平均得分约66，但宣传约73），引发了一系列讨论。包括对Qwen团队所谓更优设置的好奇，有人分享相关参数配置，也有人指出原帖存在夸大表述，还有人提及之前有人在官方结果前跑分结果较好，以及对结果更新时间的讨论、对Qwen模型表现的评价、对QwQ运行环境的疑惑等内容，整体氛围较为平和理性。

主要观点

  1. 👍 对Qwen团队所说的更优设置感到好奇，要求分享。
    • 支持理由：想要知道Qwen团队的想法以便更好理解模型，提升模型表现。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 原帖存在对新闻的夸大表述。
    • 正方观点：原帖用词如“demand”不准确，与实际情况不符。
    • 反方观点：无明显反驳。
  3. 💡 Qwen模型要求重新跑分。
    • 解释：Qwen团队认为在更优设置下跑分可能会使结果更接近宣传得分，目前模型实际跑分与宣传得分存在差距。
  4. 💡 在更优设置下跑分可能接近宣传得分。
    • 解释：目前模型全球平均得分约66，宣传约73，调整设置可能会提升分数。
  5. 💡 Qwen模型表现惊人。
    • 解释：能从长文本生成很棒的摘要，尽管分数存在差距，但实际表现已经很好。

金句与有趣评论

  1. “😂 Wait, don’t leave us hanging. What settings?”
    • 亮点：生动地表达出对Qwen团队更优设置的好奇，希望得到答案。
  2. “🤔 That’s not really what the tweet says, please don’t dramatize the news.”
    • 亮点：指出原帖存在夸大情况，用词不准确，有纠正作用。
  3. “👀 It is shockingly good.”
    • 亮点：简洁地表达出对Qwen模型表现的高度认可。
  4. “😂 I’m aware that the unsloth team released their findings on the optimal configuration, but I want to know what Qwen thinks they should be.”
    • 亮点：体现出对Qwen团队想法的重视，与对其他团队研究结果的区分。
  5. “🤔 Kinda disappointed by you guys in locallama this was posted earlier 👀 https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/iHgbrNqzEy"
    • 亮点：表达出对locallama之前发布相关内容的失望情绪。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于原帖是否存在夸大表述，原因是原帖用词与实际情况的差异，一方认为原帖存在夸大，另一方未进行反驳。其他方面大家都比较理性地讨论Qwen模型的跑分、设置、表现等内容。

趋势与预测

  • 新兴话题：QwQ的运行环境可能会引发后续讨论，因为有人表示对其运行环境存在疑惑。
  • 潜在影响：如果Qwen模型在更优设置下跑分结果真的接近宣传得分，可能会对其在市场上的认可度、应用场景等方面产生积极影响，也可能影响相关模型开发团队对自身模型设置的思考。

详细内容：

标题：Qwen 团队对模型表现的自信引发热议

在 Reddit 上，一则关于 Qwen 团队认为其模型表现优于 LiveBench 排名，并要求以更优设置重新运行的帖子引发了众多关注。该帖子获得了大量点赞和评论。

帖子主要探讨了 Qwen 团队对模型的评估以及可能的优化设置。主要的讨论方向包括具体的设置参数、不同用户的使用体验以及对模型表现的不同看法。

文章将要探讨的核心问题是：Qwen 团队所提出的优化设置是否真能提升模型表现，以及这些设置与现有研究和用户体验之间的差异。

在讨论中，有人表示急切想知道具体的设置内容。还有人提到了与 Qwen 团队就 RMS epsilon 和 YaRN 的相关设置进行沟通。有人分享自己将 min - p 从 0.05 改为 0.0 后，QwQ 不再过度思考并给出了很好的答案。

有用户指出 Qwen 团队似乎使用了官方设置，并提供了相关链接。也有人认为在官方结果公布前就有人进行了测试，结果还不错，并提供了相应的链接。还有人提到更新结果要到周一才会出来。

对于 Qwen 模型，有人称赞其总结长文本的能力令人震惊，也有人对运行 QwQ 所需的工具和设置感到困惑。

讨论中的共识在于大家都对 Qwen 模型的表现和设置非常关注，并期待更新的结果。特别有见地的观点如用户通过改变设置解决了模型过度思考的问题，丰富了对模型优化的探讨。

总之，这次关于 Qwen 模型的讨论展现了大家对技术的深入思考和积极探索，也让我们更加期待后续的发展。