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无有效可翻译的文字内容，只有两个图片链接和两个文档来源链接（分别为Qwen 2.5的博客和Gemma 3的报告），图片链接未显示可识别的有效信息，文档来源链接未显示具体内容。

讨论总结

这个讨论主要围绕Gemma 3和Qwen 2.5的基准比较展开。部分评论者认为比较存在不具代表性的问题，如测试次数不同（0 - shot和5 - shot）；也有评论者从模型的参数、特性（如Qwen的语言支持差、无视觉能力、Gemma 3的原生多模态支持等）、性能表现（如Gemma指令基准测试结果偏低等）以及在自身设备上的适配性（如显存、手机内存等）等方面发表了看法，大家对比较结果有认可、略感失望等不同态度，整体讨论较为理性和平和。

主要观点

  1. 👍 在Gemma 3和Qwen 2.5比较中，两者测试次数不同，这种不同使得比较难以代表两者真实水平。
    • 支持理由：Gemma 3大多是0 - shot，Qwen大多是5 - shot，这样的差异影响比较的有效性。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Gemma 3有原生多模态支持且支持语言比Qwen更稳健，所以Gemma 3和Qwen 2.5的比较结果令人印象深刻。
    • 正方观点：Gemma 3的特性使其在比较中表现出色。
    • 反方观点：有评论认为Gemma 3的数值不令人印象深刻。
  3. 💡 Gemma的指令基准测试结果整体偏低，在很多情况下与预训练模型相比下降幅度大。
    • 解释：根据评论者观察到的测试数据得出该结论。
  4. 💡 Qwen版本有更多参数。
    • 解释：从对比分析的角度指出Qwen版本的参数情况。
  5. 💡 Qwen语言支持较差且无视觉能力。
    • 解释：部分评论者对Qwen的特性的看法。

金句与有趣评论

  1. “😂 ekojsalim: While I don’t find the numbers for Gemma3 being especially impressive, this comparison is not quite representative.”
    • 亮点：直接表达对Gemma 3数值和比较代表性的看法。
  2. “🤔 satyaloka93: Why would anyone post a comparison 0 to 5 - shot? Context massively changes output.”
    • 亮点：对比较的测试次数提出疑问，并强调上下文对输出结果的影响。
  3. “👀 logseventyseven: looks good, I can replace qwen2.5 - 14b with the 12b to get some more context length in my 16 gigs of vram”
    • 亮点：从自身设备显存情况出发考虑模型版本替换以获取更多上下文长度。
  4. “😉 PavelPivovarov: I’m very interested in their 4b model which seems like keeping up with Gemma2 9b. Seems like a workhorse for tasks where entire context is available (summarisation, categorisation, labelling etc.)”
    • 亮点：表达对4b模型在特定任务中的表现的兴趣。
  5. “💭 LiquidGunay: The Gemma instruct benchmarks seem a little low across the board (and there is a huge fall compared to the pretrained models in a lot of cases).”
    • 亮点：指出Gemma指令基准测试结果整体较低的情况。

情感分析

总体情感倾向比较中立，既有对Gemma 3和Qwen 2.5比较结果表示认可的评论者，也有认为比较不具代表性或者对结果感到失望的人。主要分歧点在于Gemma 3和Qwen 2.5的性能表现以及比较的有效性上，可能的原因是大家关注的重点不同，如有的关注模型特性、有的关注测试方式等。

趋势与预测

  • 新兴话题：1B模型和Llama 1B之间的比较可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：这些模型性能和特性的讨论可能会影响用户对不同模型的选择倾向，也可能对模型开发者改进模型提供参考。

详细内容：

标题：Gemma 3 与 Qwen 2.5 基准对比引发的热门讨论

最近，Reddit 上一个关于 Gemma 3 与 Qwen 2.5 基准对比的帖子引起了众多网友的关注。该帖子不仅提供了相关的资料链接，如https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-llm/和https://storage.googleapis.com/deepmind-media/gemma/Gemma3Report.pdf，还引发了网友们的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在对这两个模型的性能评估和特点分析上。有人认为，虽然 Gemma 3 的数字表现并非特别出色，但这种对比并不具有很强的代表性，因为 Gemma 3 大多是 0-shot，而 Qwen 大多是 5-shot，这使得直接比较存在困难。还有人指出，Qwen 版本的参数分别多出 18%和 16%，但存在语言支持不佳和无视觉能力的问题。

有用户表示，自己可以用 12b 的 Qwen 2.5 来获取更多的上下文长度，以适应 16GB 的 VRAM。也有人认为，对于一些任务来说，较小模型但具备大致相同的能力是可以接受的。

有人好奇 1B 的 Qwen 与 Llama 1B 相比如何。还有用户觉得虽然这次对比结果不算完美，但 12b 的 Qwen 几乎赶上了 Llama 3.1 70b，在当前阶段能很好地替代本地的 LLMs。

另外，有人对 Gemma 3 的 4b 模型很感兴趣，认为其在特定任务中表现出色。同时，有人称赞 Gemma 3 具有原生多模态支持和更强大的语言支持，对其结果印象深刻。但也有人指出 Gemma 3 的 instruct 基准分数整体偏低，与预训练模型相比有较大落差，不过 lmarena 分数让人觉得该模型的下游能力可能在同尺寸中处于领先水平。

总之，这场关于 Gemma 3 与 Qwen 2.5 的讨论展现了网友们对模型性能的关注和深入思考，不同的观点和分析为大家提供了更全面的认识。