原贴链接

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，主题包括Qwen模型在LiveBench的跑分情况、模型配置、官方结果与宣传结果的差异等。其中涉及Qwen团队希望以更优设置重新跑分，引发了各方讨论，有人关注模型配置的分享，有人纠正原帖表述，也有人对模型的表现给予不同评价，整体氛围是理性的探讨。

主要观点

  1. 👍 希望Qwen团队分享其认为的最优设置。
    • 支持理由：可以让大家更好地了解模型优化方向。
    • 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。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Qwen模型目前全球平均得分与宣传得分存在差距。
    • 在更优设置下跑分可能会接近宣传得分。
  4. 💡 Qwen模型表现惊人。
    • 能从长文本生成很棒的摘要，虽然跑分有差距但实际表现不错。
  5. 💡 存在多种在不同需求下可行的Qwen模型配置。
    • 不同团队有不同研究成果，部分配置官方文档有信息缺失。

金句与有趣评论

  1. “😂 Wait, don’t leave us hanging. What settings? If the Qwen team just specified optimal settings, share them! lol”
    • 亮点：直接表达希望Qwen团队分享最优设置的急切心情。
  2. “🤔 That’s not really what the tweet says, please don’t dramatize the news.”
    • 亮点：对原帖夸大表述进行纠正。
  3. “👀 It is shockingly good.”
    • 亮点：简洁地表达出对Qwen模型表现的高度认可。

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对原帖表述的准确性以及Qwen模型表现的评价。可能的原因是大家获取信息的渠道和关注点不同，对于模型跑分、配置等技术细节的理解和期望也存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen模型配置在不同软件上的适配性可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen团队真的分享最优配置，可能会对相关模型的优化方向和用户使用体验产生影响。

详细内容：

《关于 Qwen 模型的热门讨论》

近日，Reddit 上一则关于 Qwen 模型的帖子引发了众多关注。该帖子称 Qwen 团队认为其模型表现优于 LiveBench 的排名，并要求以更优设置重新运行，周一将会公布重新运行的结果。目前此帖获得了较高的关注度，点赞数和评论数众多。这一话题引发了关于模型设置、表现以及相关结果的热烈讨论。

在讨论中，主要观点如下：

有人迫不及待地想知道所谓的更优设置到底是什么。有人指出可参考官方设置，如链接：https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B/blob/main/generation_config.json 。

有用户分享个人经历，如 [Admirable - Star7088] 表示，在使用 QwQ 时遇到一些问题，通过将“min - p”从 0.05 改为 0.0 解决了过度思考的问题。

有人认为相关推文并非如所说的那样，不应过分渲染。还有人提到在官方结果公布前就有人进行了测试，效果较好，比如链接：https://github.com/LiveBench/LiveBench/issues/156 。

有人询问更新的结果是否已出，有人给出相关帖子链接：https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/s/XvMXPwVD38 以及官方配置链接：https://huggingface.co/Qwen/QwQ-32B/blob/main/generation_config.json 。

有人称赞该模型表现出色，能对长文本做出令人难以置信的总结。也有人询问大家用什么来运行 QwQ ，表示在 LM Studio 中未看到相关设置而有所犹豫。还有人指出 QwQ 配置文件指定了 128k 的上下文大小，但这仅使用了只有 VLLM 和 llama.cpp 支持的 YaRN 配置。

在这场讨论中，大家对于 Qwen 模型的表现和设置存在不同看法。有人对其充满期待和赞赏，也有人对相关操作和结果表示质疑。但共识在于大家都对该模型的发展和表现非常关注，期待能有更出色的表现和更清晰的结果。而那些独特且有见地的观点，如个人的使用经验分享和对配置的深入分析，丰富了整个讨论，让大家对 Qwen 模型有了更全面的认识。

总之，这场关于 Qwen 模型的讨论充分展示了大家对新技术的热情和关注，也期待周一的重新运行结果能给大家带来更多的惊喜和启示。