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标题说明了一切，在ollama中加载了这些参数：温度0.6、top_p 0.95、top_k 40、重复惩罚1、num_ctx 16384。使用一种不将思考过程融入上下文的逻辑，它是目前最好的本地模型，我想我会坚持这个观点。但你可以证明我错了，告诉我其他模型能更好完成的任务或者提示。

讨论总结

原帖认为Qwq被差评是因为使用错误，并给出了Ollama中的参数设置情况，坚称Qwq是当下最好的本地模型。评论中有人赞同这一观点，列举Qwq在如MMLU基准测试、作为治疗师等方面的良好表现，也有人反对，指出Qwq存在如思考时间长、散文式表述差、32b模型知识有限等问题，还涉及与R1等其他模型在不同任务场景下的比较，以及对Ollama默认设置等模型相关问题的讨论。

主要观点

  1. 👍 Qwq被差评是因为使用错误，在特定设置下表现很棒
    • 支持理由：如在MMLU - 32B INT8测试中达到82%的结果、以最少错误编写小项目等例子。
    • 反对声音：有评论指出即便设置正确，在创意写作等场景Qwq表现仍不佳。
  2. 🔥 Qwq是当前最好的本地模型
    • 正方观点：如在一些任务中表现优于其他模型，是开源权重模型里较好的。
    • 反方观点：有评论认为R1模型在部分任务上比Qwq好很多，只是难以本地运行；也有人指出Qwq存在各种问题称不上最佳。
  3. 💡 Qwq存在性能上的局限
    • 解释：如32b模型容纳世界知识有限、推理中的小错误影响输出、处理故事类内容效果差等。
  4. 👍 Ollama的默认设置存在问题
    • 支持理由：默认的上下文转换容易使人迷惑，在上下文大小和模板方面的默认设置损害本地模型运动等。
    • 反对声音：无明显反对观点提及。
  5. 💡 模型的好坏与使用场景有关
    • 解释：例如对于创意写作Qwq表现不好，但在推理方面表现佳；不同模型在不同任务场景下各有优劣。

金句与有趣评论

  1. “😂 Ollama bad defaults both in term of context size and templates in general are doing incalculable damage to the local model movement”
    • 亮点：直接指出Ollama默认设置对本地模型运动的巨大损害。
  2. “🤔 I’m convinced that Ollama’s default to use context shifting is confusing people.”
    • 亮点：强调Ollama默认的上下文转换对使用者造成的困惑。
  3. “👀 Qwq has incredible reasoning skills, but you can only fit so much world knowledge into a 32b model, so it often times finds itself guessing (and when it’s wrong you have hallucinations), and because if the way it’s designed even tiny hallucinations in the reasoning process have a huge effect on the output.”
    • 亮点：清晰阐述Qwq推理能力虽强，但受限于32b模型可容纳的知识量。
  4. “😂 I like QwQ, but every time I use it for… just about any task, it feels like a watered down R1 671B.”
    • 亮点：生动地表达出QwQ在很多任务中的表现不如R1 671B。
  5. “🤔 I totally agree that is the best open weight model available!”
    • 亮点：简洁表明对Qwq是最佳开源权重模型的认同态度。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。有部分人对Qwq持积极态度，认同原帖观点，认为Qwq被差评是使用不当，在合适的设置下表现优秀，这些人表现出赞同、支持的情感。也有部分人持消极态度，指出Qwq在一些方面存在明显不足，如回答问题思考时间长、知识容量有限等，他们表现出反对、质疑的情感。主要分歧点在于Qwq是否是当下最好的本地模型以及Qwq的性能表现，原因是大家从不同的任务场景、模型参数设置、使用体验等多方面进行考量。

趋势与预测

  • 新兴话题：Qwq的改进方向，如扩展语境版本、调整参数设置等可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对模型开发者来说，这些讨论有助于优化Qwq模型以及其他类似模型；对使用者来说，可以更好地了解模型的优劣，选择更适合自己需求的模型。

详细内容：

标题：关于 QwQ 模型的热门讨论引发众多争议

Reddit 上一篇关于 QwQ 模型的帖子引发了热烈讨论。帖子中提到了在 Ollama 中加载 QwQ 模型的一系列参数，并表示尽管认为它是目前最好的本地模型，但也愿意接受反驳。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于 QwQ 模型性能、参数设置、应用场景等多方面的讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为 Ollama 的默认设置存在问题，如使用上下文切换会让用户感到困惑，出现奇怪行为，还可能导致对本地模型运动造成不可估量的损害。
    • 例如，有用户分享道：“[AD7GD] 我确信 Ollama 默认使用上下文移位让人们感到困惑。当思考过程太长而无法适应上下文时，不是得到错误，而是出现奇怪行为，比如无限思考或回答倒退。而且，如果你将部分思考移出了上下文，就违背了思考的意义。”
  • 也有人指出 Ollama 在上下文大小和模板方面的糟糕默认设置带来了负面影响，并且其版本和补丁的更新情况难以知晓。
    • 有用户提供了一个相关的观点：“[LoSboccacc] Ollama 糟糕的默认设置在上下文大小和模板方面总体上对本地模型运动造成了不可估量的损害。”
  • 对于 QwQ 模型本身，有人认为它具有出色的推理能力，但由于模型大小限制，世界知识储备有限，可能出现猜测和幻觉，且在处理动态实时数据和检索上下文方面还有改进空间。
    • 例如：“[Jumper775-2] Qwq 具有令人难以置信的推理技能，但你只能在 32b 模型中容纳这么多世界知识，所以它经常发现自己在猜测（当它出错时，你会产生幻觉），并且由于其设计方式，即使推理过程中的微小幻觉也会对输出产生巨大影响。”
  • 同时，关于模型的参数设置和优化，大家各抒己见。有人通过各种测试得出不同的结论，如在特定设置下 QwQ 模型在某些基准测试中表现出色，而有人则认为不同的量化方式和温度设置会影响性能。
    • 比如：“[hp1337] 我同意。我在 QwQ-32B fp8 INT8 上使用 OP 的设置运行了 MMLU 计算机科学基准测试，得到了 82%。这几乎是最先进的。”

讨论中存在的共识是大家普遍认为 QwQ 模型具有一定的优势和潜力，但也需要进一步的优化和改进。一些特别有见地的观点如有人提出应将网络搜索功能集成到模型中，引发了激烈的争论，有人支持认为这能提高效率，有人则反对认为这不符合模型的本质。

总的来说，关于 QwQ 模型的讨论展示了其在社区中的受关注程度以及大家对其性能和未来发展的期待与思考。