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讨论总结

这是一个关于QwQ 32B的讨论。参与者们从技术角度出发，交流了该模型相关的参数设置、使用过程中的问题、不同工具的优劣等内容。同时也有对模型单次尝试成功与否的讨论，还有针对视频内容的评价和观察，以及个别用户提出的获取提示的需求和简单的问候。

主要观点

  1. 👍 在向对象解释两次错误后得到特定结果
    • 支持理由：评论者分享了自己的操作经验，详细阐述过程。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 零次尝试虽好，但多一次修正提示达到最优结果也可接受
    • 正方观点：认为实际情况中多次尝试达到最优结果是正常的。
    • 反方观点：无
  3. 💡 多数模型需要多次尝试才能正确运行
    • 解释：以编码为例，指出实际开发者也不会一次编译成功，不同模型达到正确结果的尝试次数不同。
  4. 💡 32k上下文对于QwQ - 32B很重要
    • 解释：评论者强调在没有32k上下文的情况下甚至不必尝试。
  5. 💡 QwQ 32B经过三次尝试得到结果
    • 解释：在讨论中提及不同模型尝试次数不同，QwQ 32B第三次尝试成功。

金句与有趣评论

  1. “😂 I explained what was wrong twice and then it produced this result.”
    • 亮点：简洁地表达出操作与结果之间的关联。
  2. “🤔 Zero shot challenges are great, but if all you need is another correction prompt to reach SOTA results, is not so bad.”
    • 亮点：提出一种对零次尝试的新看法。
  3. “👀 During very long thinking, Open WebUI slowly falls behind writing the text that Llama.cpp creates.”
    • 亮点：指出Open WebUI在长思考时的问题。

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点较少，可能是因为这是一个技术讨论，大家更多地是在分享自己的使用经验和观点。部分有争议的点可能在于对不同工具和模型的评价，但都没有产生激烈的情感碰撞。

趋势与预测

  • 新兴话题：对QwQ 32B模型更多功能和特性的探索，以及如何更好地优化设置。
  • 潜在影响：如果在模型设置和优化方面有更多的成果，可能会对相关的技术应用和开发产生积极的推动作用。

详细内容：

标题：关于 QwQ 32B 的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于 QwQ 32B 的帖子引发了众多关注。该帖子包含一个链接（https://llminfo.image.fangd123.cn/videos/1j87eum.mp4），截至目前已获得了众多点赞和大量的评论。

帖子主要讨论了在使用 QwQ 32B 过程中的各种经历和问题。有人解释了在使用中出现的错误并最终得到了满意的结果；有人询问 OpenWebUI 的相关问题；还有人分享不同模型的使用感受和比较。

讨论的焦点集中在以下几个方面：

  • 有人指出在长时间思考时，Open WebUI 会逐渐落后于 Llama.cpp 生成的文本，甚至导致生成停止。 比如，有用户分享道：“During very long thinking, Open WebUI slowly falls behind writing the text that Llama.cpp creates. Until such time something breaks generation stops. Its like token/sec slowly diminish to a crawl but in fact Llama.cpp still crunch at a good rate. If I close Llama.cpp while generating, OpenWebUI will continue slowly writing text as if Llama.cpp was still running. It only does that with very long thinkings.”
  • 对于解决办法，有人提出关闭标签页，生成会在服务器上继续，之后可以重新打开查看是否完成。
  • 有人讨论了从 ollama 转移到 llama.cpp 是否存在劣势，以及不同组合是否能达到相似效果。

在观点分析方面：

  • 有人认为零次尝试挑战很棒，但有时需要多次校正才能达到理想结果，比如“Most models will need 10+ pass to get it right. Grok3 Thinking got it on 1st shot for me last night. QwQ 32B getting this result on 3rd try fully offline is amazing.”
  • 也有人认为一次就做好并不是那么重要，尤其是对于编码工作，就像“Exactly i dont get why people seem to think 0 shot is all that matters especially for coding real world devs dont get everything to compile and work on their first shot lol, shocked face that a AI might need to also take a second pass lol”。

讨论中的共识在于认识到模型的优化和调试需要多次尝试和调整。特别有见地的观点是，不同模型在不同场景下的表现各异，需要根据具体需求选择和优化。

总之，这次关于 QwQ 32B 的讨论充分展现了大家在使用过程中的探索和思考，为进一步优化和应用提供了丰富的经验和思路。