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在使用EgoNormia进行基准测试期间，令我们惊讶的一件事是，Qwen 2.5 VL确实是一个非常强大的视觉模型，可与Gemini 1.5/2.0相媲美，优于GPT - 4o和Claude 3.5 Sonnet。请阅读博客：https://opensocial.world/articles/egonormia；排行榜：https://egonormia.org；评估代码：https://github.com/Open - Social - World/EgoNormia

讨论总结

原帖提到Qwen 2.5 VL在EgoNormia基准测试中的强劲表现，引发了众多评论。评论者们主要围绕Qwen 2.5 VL展开讨论，有分享使用体验称其令人印象深刻的，有期待相关平台支持以便尝试的，也有对测试内容、模型参数等方面存在疑惑并寻求解答的，整体氛围较为积极，大家都在探索和交流这个模型相关的各种信息。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 VL是令人印象深刻的模型，使用能得到很好结果
    • 支持理由：原帖提到其在基准测试中表现强劲，评论者也有自身使用体验
    • 反对声音：无
  2. 🔥 期待llama.cpp支持Qwen2.5 VL以便尝试
    • 正方观点：Qwen2 VL表现好，推测2.5版本也不错
    • 反方观点：无
  3. 💡 对原帖中的排行榜表示肯定
    • 解释：认为排行榜很有用，但未详细阐述原因
  4. 💡 对原帖测试内容表示疑惑并得到解答
    • 解释：有人不明白测试了什么，有人解答是关于特定社会情境下的问题并告知可看博客获取更多信息
  5. 💡 Qwen 2.5 VL作为7b模型表现很棒，虽不如GPT - 4o但接近
    • 解释：评论者根据自己在Mac mini上使用一周的体验得出结论

金句与有趣评论

  1. “😂 maikuthe1: It really is an impressive model, I get very good results with it.”
    • 亮点：直接表达对Qwen 2.5 VL模型的正面评价和自身使用的良好体验
  2. “🤔 当/如果llama.cpp得到Qwen2.5 VL支持，我肯定会尝试这个模型。”
    • 亮点：体现出对Qwen 2.5 VL模型的期待以及对llama.cpp支持的关注
  3. “👀 this - just_in: Neat leaderboard thanks!”
    • 亮点：简洁地表达对排行榜的认可态度
  4. “😎 I’ve been using it on my mac mini for about a week now, it’s truly amazing for a 7b model.”
    • 亮点：提供了Qwen 2.5 VL在7b模型时的使用体验信息
  5. “🤨 Does this benchmark even test models trained/tuned specifically for embodied reasoning?”
    • 亮点：对基准测试的全面性提出质疑

情感分析

总体情感倾向是积极的。主要分歧点在于对测试内容和基准测试的全面性存在疑惑。可能的原因是原帖侧重于结果展示，对于测试内容等细节未详细阐述，导致部分读者产生疑问。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能允许提交微调后的模型进行测试，这可能会引发关于微调模型在基准测试中的表现及意义的讨论。
  • 潜在影响：如果Qwen 2.5 VL持续表现优秀，可能会影响相关领域对视觉语言模型的选择和应用，促使更多人关注和使用该模型。

详细内容：

标题：Qwen 2.5 VL 模型在实体决策对齐测试中表现惊人

在 Reddit 上，一则关于实体决策对齐模型测试的帖子引发了广泛关注。该帖子称在测试中发现 Qwen 2.5 VL 模型的表现强于大多数封闭前沿模型，其点赞数和评论数众多。帖子中提供了多个相关链接，包括测试的视频链接https://reddit.com/link/1j83imv/video/t190t6fsewne1/player，博客链接https://opensocial.world/articles/egonormia，以及排行榜链接https://egonormia.org和评估代码链接https://github.com/Open-Social-World/EgoNormia。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人称 Qwen 2.5 VL 模型令人印象深刻，使用效果很好。例如，有人分享道：“作为一名长期使用各种模型的用户，我发现 Qwen 2.5 VL 模型在处理任务时能给出非常出色的结果。” 还有人表示当 llama.cpp 支持 Qwen 2.5 VL 时一定会尝试，因为之前使用过 Qwen2 VL 感觉非常好，所以能想象 2.5 版本会更惊人。也有人已经使用了 exl2 中的 Qwen 2.5 VL 模型，称效果不错。但也有人提出疑问，比如有人问道在哪个平台能使用 exl2 中的该模型。还有人指出在评估中未明确使用的 Qwen 2.5 VL 具体版本，经过沟通得知测试的是 72B 参数版本。有人分享了自己使用 Qwen 2.5 VL 模型在 mac mini 上的经历，称对于 7b 模型来说表现出色，虽不如 4o，但非常接近，还能较好地理解手写俄文文本。也有人期待后续发展。同时，有人质疑此基准测试是否针对专门为实体推理训练或调整的模型。

在讨论中，大家对于 Qwen 2.5 VL 模型的强大性能有一定共识，认为它在某些方面表现出色。但对于其具体应用场景和与其他模型的详细对比仍存在争议。特别有见地的观点如对模型版本和适用平台的详细探讨，丰富了讨论的内容。

总之，这次关于 Qwen 2.5 VL 模型的讨论展示了大家对新技术的关注和探索，也为进一步的研究和应用提供了有价值的参考。