原贴链接

提供了Qwen2.5 - VL - 32B - Instruct相关的博客链接：https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5 - vl - 32b/以及Hugging Face链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - VL - 32B - Instruct，还有一张图片链接https://llminfo.image.fangd123.cn/images/u7rpx7v8qoqe1.png!/format/webp

讨论总结

整个讨论围绕Qwen2.5 - VL - 32B - Instruct展开。从适用场景上看，它适合专业消费者家庭实验室、视频分析等。大家对其性能进行了多方面的探讨，如在视觉任务上与其他模型对比，在多语言OCR测试中的表现等。还涉及到模型运行方面的话题，包括在特定硬件（如3090）上的运行可能性、量化问题、是否被llama.cpp支持等，同时也包含对其技术进展的期待以及目前存在的技术问题等方面的交流。

主要观点

  1. 👍 Qwen2.5 - VL - 32B - Instruct适合专业消费者家庭实验室且适用于视频分析
    • 支持理由：从规模和速度、准确性需求方面考量是适合的。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Mistral Small虽比Qwen2.5 VL小8B，但在一些基准测试中接近Qwen2.5 32B
    • 正方观点：数据表明在部分基准测试中两者接近。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 在视觉基准测试中，32B模型与较小模型比较，重点是胜出幅度
    • 解释：大家更关注其优势程度。
  4. 💡 32B模型在视觉任务上胜过旧的72B模型和GPT - 4o
    • 解释：通过比较显示出32B模型在视觉任务方面的优势。
  5. 💡 72B和GPT - 4o在文本基准测试中表现会更好
    • 解释：根据经验或者测试得出的结论。

金句与有趣评论

  1. “😂 Perfect size for a prosumer homelabs. This should also be perfect for video analysis, where speed and accuracy is needed.”
    • 亮点：简洁地概括出Qwen2.5 - VL - 32B - Instruct在家庭实验室和视频分析方面的优势。
  2. “🤔 Also, Mistral Small is 8B smaller than Qwen2.5 VL and comes pretty close to qwen 2.5 32B in some benchmarks, that’s very impressive.”
    • 亮点：指出不同模型在规模和性能表现上的关系。
  3. “👀 They released for previous models, so hopefully it is in the works.”
    • 亮点：对awq版本发布的一种合理推测。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大家对Qwen2.5 - VL - 32B - Instruct充满期待，如期待其应用于llama.cpp后的体验、期待awq版本的发布等。主要分歧点在于模型的一些技术问题，如是否被llama.cpp支持、在消费级GPU上的适配性等，可能的原因是大家从不同的使用场景和需求出发，对模型有着不同的期望和要求。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型的量化版本或gguf是否可用于卸载数据的探讨。
  • 潜在影响：如果模型在性能和兼容性方面不断改进，可能会对人工智能相关领域的应用和发展产生推动作用，如在多语言OCR、视觉任务处理等方面。

详细内容：

标题：关于 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 的热门讨论

在 Reddit 上，有关“Qwen2.5-VL-32B-Instruct”的讨论引起了广泛关注。该帖子不仅提供了相关的博客链接https://qwenlm.github.io/blog/qwen2.5-vl-32b/和模型链接https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct，还引发了众多热烈的讨论。截至目前，帖子收获了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为其尺寸非常适合消费级家庭实验室，对视频分析很有用，而且在某些基准测试中，比 Qwen2.5 VL 小 8B 的 Mistral Small 表现也很出色。 有人对用于多模态任务的基准测试提出疑问，还有人关心能否有效运行以及量化方式。 也有人提到 MLX 量化开始在 HF 上出现，但存在一些不支持的情况。 有人将其与其他模型进行对比，认为在视觉任务上有不错的提升。

有人分享道：“作为一名在相关领域有过研究的人，我亲身经历了不同模型的发展。之前使用过的一些模型在某些方面存在不足，而 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 的出现让我看到了新的希望。”

关于能否在特定硬件上运行的问题，有人表示可以在单个 3090 上运行 Q5，也有人质疑视觉编码器会占用大量额外内存。

在共识方面，大家普遍对新模型的性能表现充满期待。

特别有见地的观点如有人认为在对比时应关注不同模型之间的差异幅度。

总之，这次关于 Qwen2.5-VL-32B-Instruct 的讨论充分展现了大家对新模型的关注和思考，也为进一步的研究和应用提供了丰富的思路。