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讨论总结

这是一个关于Qwen2 72b VL的技术讨论。参与者从不同角度探讨了该模型，包括它的可用性（如在Mac上的情况）、硬件要求、与其他模型（如Gemma 3、Ovis2 32b等）的比较，也提及了模型量化、运行配置等技术相关内容，还分享了测试经历、指出模型存在的错误，整体氛围是专注于技术交流的。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 72B VL已可用
    • 支持理由：DeltaSqueezer提到它可用。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen2和Qwen2.5不会合并
    • 正方观点：a_beautiful_rhind提出此观点，无更多解释。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Gemma 3在视觉方面总体上比Qwen2 72b VL更好（部分情况除外）
    • 解释：有评论者根据自身经验，在视觉方面，Gemma 3的12b和27b版本总体上比Qwen2 72b VL更好，但Qwen2 VL在解读图像中的文本及位置方面比Gemma 3好，而Gemma 3在处理无文本的纯图像方面表现惊人。
  4. 💡 64GB内存和24GB显卡可运行Qwen2 72b VL但会慢
    • 解释：针对硬件能否运行该模型的提问，有人回答可以运行但会慢，并提到相关解决办法。
  5. 💡 Qwen2虽不完美但在本地运行令人印象深刻
    • 解释：SomeOddCodeGuy分享测试经历，表示Qwen2在本地运行的表现令人印象深刻。

金句与有趣评论

  1. “😂 SomeOddCodeGuy：Unfortunately there aren’t any ggufs of it. :( I vaguely remember seeing an open github issue with llama.cpp for adding support for it recently, so I think it’s still a work in progress.”
    • 亮点：提到Qwen2.5 72B VL没有ggufs格式，且llama.cpp对其支持还在进行中，反映出模型在格式和兼容性方面的情况。
  2. “🤔 Ragecommie：I am working on that. It is almost done, but unfortunately it depends on two other major PRs, so development has been paused for a bit.”
    • 亮点：说明有人在进行相关开发工作，但因依赖其他主要PR而暂停，体现开发过程中的困难。
  3. “👀 polandtown: what blows my mind is that it downscales to a rez of \\~900x\\~900 and the quality is still this good in identifying things”
    • 亮点：指出Qwen2 72b VL在分辨率下缩后识别事物质量依然很好，是模型的一个优势。

情感分析

总体情感倾向是比较积极正面的，大家对Qwen2 72b VL的表现大多持肯定态度，同时也理性地指出模型存在的一些问题。主要分歧点在于不同模型在各种任务中的表现优劣比较，例如Qwen2 72b VL和Gemma 3在视觉任务中的比较。可能的原因是大家从不同的使用场景和测试结果出发，有着不同的体验和需求。

趋势与预测

  • 新兴话题：Ovis2 32b模型的相关工作，如使其支持llama.cpp中的量化、编写推理代码等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：这些关于模型的讨论有助于推动模型在不同硬件上的优化、不同任务中的表现提升，以及不同模型之间的融合或借鉴，对人工智能模型相关领域的发展有一定的推动作用。

详细内容：

标题：关于 Qwen2 72b VL 的热门讨论

最近，Reddit 上一则关于“Qwen2 72b VL”的帖子引起了广泛关注。该帖子不仅包含了对 Qwen2 72b VL 性能的评价，还引发了众多用户的热烈讨论，获得了大量的点赞和评论。

帖子中，有人提到 Qwen 2.5 72B VL 也已推出，不过目前还没有相关的 ggufs。还有人正在努力进行相关工作，但因依赖其他两个主要的 PRs 而暂时暂停。有用户分享自己在新的 Mac Studio 上尝试 Qwen2.5-VL-72B 的经历，并提供了相关链接。也有人探讨了其是否支持 rest API 以及如何与其他项目集成等问题。

讨论的焦点主要集中在 Qwen2 72b VL 与其他模型的比较和性能评估上。有人认为 Qwen2 72b VL 令人印象深刻，比如有人分享道：“作为一名技术爱好者，我花了几个小时试用 Qwen2 72b VL（7b 和 72b 版本），当 llama.cpp 支持它的几个月前，我就开始尝试了。” 但也有人认为其并非完美无缺。

有人指出在处理图像和文本方面，不同模型各有优劣。比如，“尽管 Gemma 3 比 Qwen2 72b VL 小得多，但在处理某些纯图像时表现出色；而 Qwen2 VL 在解读图像中的文本及其位置方面更胜一筹。”

在关于能否在特定硬件上运行以及如何优化性能的讨论中，有人说：“你应该能够运行，但可能会有点慢。KoboldCpp 允许你运行这个模型，并且它使用 ggufs。ggufs 可以拆分在 CPU 和 GPU 上运行，所以你可以将尽可能多的模型放入 24GB 显卡，其余放入内存。”

这场讨论中，大家各抒己见，既有对 Qwen2 72b VL 的赞美，也有对其不足之处的客观分析。共识在于大家都对本地模型的发展和性能表现充满期待，并积极探讨如何优化和提升其效果。

总的来说，这次关于 Qwen2 72b VL 的讨论充分展示了用户对技术探索的热情和深入思考。