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讨论总结

原帖图片未能显示，但这并没有阻碍评论者们展开热烈的讨论。话题主要集中在模型相关的各个方面，包括模型推理、模型大小与VRAM的适配、不同模型的表现以及对新模型的期待等，其中Qwen系列被频繁提及。同时，关于工作时长与发展速度的关系、地域差异以及刻板印象等话题也有涉及，评论者们各抒己见，形成了一个多维度、多观点的讨论氛围。

主要观点

  1. 👍 小模型在广义推理或扩展推理时间计算方面存在困难
    • 支持理由：评论者EstarriolOfTheEast提到这一观点，可能基于相关的测试或者研究经验。
    • 反对声音：无（未在评论中发现）
  2. 🔥 32B模型在基准测试中表现良好，但缺乏现实世界的小众信息
    • 正方观点：从评论可知这是对32B模型在不同环境下表现的一种评估。
    • 反方观点：无（未在评论中发现）
  3. 💡 希望有适合12或24GB VRAM的更大模型
    • 解释：部分评论者认为现有的模型与VRAM适配存在问题，希望能有适合特定VRAM大小的更大模型。
  4. 💡 在中国4是不吉利数字，在美国9是不吉利数字
    • 解释：评论者在讨论Qwen系列训练选择时提到数字文化，阐述了在中国和美国不同数字的文化寓意。
  5. 💡 认为中国人发展快可能与在别人睡觉时工作有关
    • 支持理由：dodokidd提出此观点，可能基于一些观察或者印象。
    • 反对声音：后续有评论指出可能是时区差异，也有反驳关于中国工作时长过长的刻板印象。

金句与有趣评论

  1. “😂 32b reasoning models perform well in benchmarks, but because of their size they lack a lot of real - world niche info”
    • 亮点：简洁地概括了32B模型在基准测试和现实世界信息方面的表现，引起关于模型能力全面性的思考。
  2. “🤔 Mistral large still thumps llama 3.3 and command R plus at a bunch of difficult reasoning style tasks.”
    • 亮点：通过对比，直观地显示出Mistral大模型在困难推理任务中的优势。
  3. “👀 You know how Chinese catches up so fast? They always working when we are sleeping. /s or no /s either way 🥲”
    • 亮点：引出关于中国人发展速度和工作时长关系的讨论，且带有复杂情绪（反讽或感叹）。
  4. “😂 4 is an unlucky number in China”
    • 亮点：在关于Qwen系列的讨论中引入中国数字文化元素，增加讨论的趣味性。
  5. “🤔 I’d actually prefer each org take more time at this point. A release every few days, or week, is exhausting.”
    • 亮点：表达了对产品发布频率的看法，反映出部分人对频繁发布的疲惫感。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极期待（如对新模型的期待），也有争议和调侃。主要分歧点在于对中国人工作时长与发展速度关系的看法、不同模型的评价以及数字文化相关的观点。可能的原因是评论者来自不同的背景，对不同话题有着各自的见解和认知，且部分话题涉及到不同文化和价值观的碰撞。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwen系列新模型（如Qwen3、Qwen2.5 MAX等）的性能和功能将可能引发后续讨论，还有不同模型在多模态发展（如qwq - 405b的设想）方面也可能成为新话题。
  • 潜在影响：对于模型相关领域，这些讨论可能会影响开发者对模型改进方向的决策（如模型大小、功能等方面）。在社会层面，关于工作时长、刻板印象等话题的讨论有助于增进不同文化间的理解，但也可能引发一些争议和误解。

详细内容：

标题：关于模型训练与发展的热门讨论

在 Reddit 上，一篇题为“These guys never rest!”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了极高的关注度，评论数众多。帖子主要围绕模型训练、性能表现以及未来发展等方面展开。

讨论焦点与观点分析：

有人指出，负面结果未得到更多奖励令人遗憾，小型模型在广义推理和扩展推理时间计算方面存在困难，其阈值在何处才可行、稳定，比如 32B 还是 20B 是个值得探讨的问题。有人认为 32b 推理模型在基准测试中表现良好，但因其规模而缺乏大量真实世界的细分信息。

有人通过对比 01 和 qwq 发现了显著差异。01 能更快地得出正确答案且思维更稳定，而 qwq 虽然经过良好调整，但并非最先进的模型，会试图通过遵循解题公式来弥补不足。

有人认为现实中一些情况难以实现，更倾向于看到类似于 Mistral Large 大小的密集模型，适用于小型或本地主机。还指出很多通用基准测试存在问题，不应过度关注模型的小众知识、数学或编码能力，而应注重低幻觉率和解决常见问题的能力。

有人分享说 Command - A 在处理数字方面比其他本地模型更出色，但 111b 在自己的硬件上运行速度较慢，70b 模型在速度上表现更好。

还有人在讨论模型的更新与发展，比如呼吁推出 72B 模型，对 Qwen 系列不同版本的期待和猜测，以及关于模型训练所耗费的人力、时间和能源等问题。

在讨论中，对于模型的性能、规模和更新频率等方面存在一定的共识，大家普遍关注模型的不断优化和改进。同时，一些独特的观点，如对不同模型特点的深入分析，丰富了讨论的内容。

总之，Reddit 上的这场讨论充分展现了大家对模型发展的关注和思考，为相关领域的研究和发展提供了多样的视角和有价值的参考。