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讨论总结

这是一个围绕QwQ 32B出现在LMSYS Arena排行榜展开的讨论。大家讨论了QwQ的模型能力，认为它擅长特定推理任务而非全能，对于其排名第12位有不同看法，有人觉得相对于热度较低，也有人觉得作为小模型已经不错。还涉及GPT4.5未出现的猜测、对LMSYS改进的建议、不同基准测试（如认为LMSYS Arena有主观偏见而LiveBench更客观）、模型间的比较（如Gemma 3和QwQ的排名对比等）以及一些对模型的期望和评价等内容。

主要观点

  1. 👍 QwQ擅长特定推理任务而非全能模型。
    • 支持理由：提到QwQ擅长解决棘手问题和谜题等推理任务，但不考虑推理标记数量也不是全能模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 LMSYS Arena不再是LLMs的事实基准。
    • 正方观点：容易产生主观偏见所以不再是基准。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Gemma 3在排行榜上排名比QwQ高。
    • 很多人可能会因此不满。
    • 但也有人认为小型的Gemma 3和QwQ能与大型模型竞争得很好。
  4. 🤔 QwQ 32B排名第12相对于热度来说较低。
    • 支持理由：从排行榜位置和热度对比得出。
    • 反对声音：QwQ 32B作为小模型排名12已经很令人印象深刻。
  5. 😎 如果QwQ 32B分数低则该基准测试可无视。
    • 支持理由：如果模型分数低说明基准测试可能不合理。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 QwQ is good at tricky questions, solving puzzles, etc. reasoning tasks in short.”
    • 亮点：简洁地概括了QwQ擅长的任务类型。
  2. “🤔 I thinks, nowadays, LMSYS Arena stopped being the de facto benchmark for LLMs due to being prone to subjective bias.”
    • 亮点：指出了LMSYS Arena不再是LLMs事实基准的原因。
  3. “👀 DinoAmino: Hey, Gemma 3 is there too - and rates higher than QwQ. Blasphemy! Lots of people are going to be upset now /s”
    • 亮点：以一种略带调侃的方式表达出Gemma 3排名高于QwQ可能引起的反应。
  4. “😎 Terminator857：#12 is kind of low given the hype.”
    • 亮点：直观地表达出QwQ 32B排名第12相对于热度较低的观点。
  5. “🤨 Papabear3339：It is the only small model on the list… so 12 is still impressive.”
    • 亮点：从QwQ 32B是小模型的角度阐述其排名第12仍然令人印象深刻。

情感分析

总体情感倾向比较理性客观。主要分歧点在于对QwQ 32B排名第12位的看法、Gemma 3和QwQ的比较以及对LMSYS Arena基准测试有效性的判断。可能的原因是大家从不同的角度（如模型规模、使用体验、对基准测试的理解等）出发看待这些问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：QwQ是否能通过增加关键词提升思考能力以及是否会开源发布。
  • 潜在影响：对模型开发者来说，关于模型能力的讨论可能会促使他们改进模型；对于基准测试开发者，关于基准测试有效性的讨论可能促使其改进测试方法。

详细内容：

标题：QwQ 32B 在 LMSYS Arena 排行榜上的表现引发热议

近日，Reddit 上一则关于“QwQ 32B 出现在 LMSYS Arena 排行榜”的帖子引起了众多网友的关注，获得了大量的点赞和评论。原帖包含一张图片，但因连接错误未能显示，图片链接为：https://i.redd.it/5zj3vxe1r9pe1.png 。这一话题引发了网友们对于相关模型性能和排名的热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为 QwQ 擅长处理棘手问题、解谜等推理任务，但可能并非全能的最佳模型，甚至还好奇 GPT4.5 为何未参与。有人分享道：“我从 L3.3 70B 推出那天起就一直在使用，觉得性价比超高。当尝试 QwQ 32B 时，我被惊艳到了，它真的有 70B 的智能，有时甚至能超越，在遵循指令方面表现出色，写作和创造力也不错，正向偏差比 Llama 70B 少。通常我不会碰 20 - 30B 的模型，但这个模型是个例外，感觉是个升级。不过由于其规模，会有一些幻觉，但相比优点微不足道。真希望能尽快有 QwQ 72B。”

也有人指出 QwQ 体积小但排名不错，让人期待未来的发展。比如有人说：“这么小的模型能有这样的排名，想想未来会怎样。”还有人提到 Gemma 3 更小但排名更高。

有人认为 LMSYS 需要更新参数计数和量化水平，按性能与模型大小排名，并为其想出一个单位名称。

有人认为 LMSYS Arena 不再是事实上的基准，LiveBench 更客观，也有人觉得 Swe - bench 更好。

关于 QwQ 32B 的排名，有人认为第 12 名相对较低，鉴于前期的热度；但也有人觉得作为唯一的小模型，能排到 12 已经很出色。还有人指出 Gemma 3 在写作方面得分高，但在其他领域表现一般。

在这场讨论中，既有对不同模型优势和不足的分析，也有对评价基准合理性的质疑。大家在各抒己见的同时，也形成了一些共识，比如认可 QwQ 32B 在某些方面的出色表现，以及对模型评价标准需要进一步完善的看法。

总的来说，这次关于 QwQ 32B 在 LMSYS Arena 排行榜上表现的讨论，充分展示了网友们对模型性能的关注和思考，也为相关领域的发展提供了多元化的观点和建议。