原贴链接

HF链接：[https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - Omni - 7B](https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5 - Omni - 7B)。编辑：推文似乎已被删除，所以附上图片。编辑2：重新发布的推文：https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1904944923159445914

讨论总结

本次讨论围绕Qwen 2.5 Omni 7B的发布展开。涉及模型在多模态基准测试、传统基准测试的表现，还探讨了其功能支持（如函数调用、gguf支持、音频输出等）、架构与参数疑问、使用体验、与其他模型的比较等话题，参与者态度多为好奇、期待，同时也有对模型不足之处的探讨。

主要观点

  1. 👍 Qwen 2.5 Omni 7B多模态基准测试令人兴奋
    • 支持理由：评论者直接表述其多模态基准测试的表现令人兴奋。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Qwen 2.5 Omni 7B传统基准测试相比基础模型有严重倒退
    • 正方观点：通过列出多个数据集下该模型和基础模型在各项基准测试中的成绩对比来说明。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 若Qwen 2.5 Omni 7B支持函数调用则适合做智能Alexa克隆
    • 支持理由：认为其功能上适合用于制作智能Alexa克隆版。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 等待Qwen 2.5 Omni 7B的gguf支持
    • 支持理由：部分用户需要该支持来更好地使用模型。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 Qwen 2.5 Omni 7B的架构奇怪且声称的7B参数数量存疑
    • 支持理由：评论者通过自己计算和对模型架构的理解提出质疑。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Exciting multimodal benchmarks but the traditional benchmarks have a painful regression compared to the base model”
    • 亮点：简洁概括了模型在多模态和传统基准测试方面的表现差异。
  2. “🤔 Does anyone know of the model supports function calling? That would make it perfect for an intelligent alexa clone”
    • 亮点：提出了关于模型功能支持的疑问并展望了应用场景。
  3. “👀 ab2377: will desperately wait for gguf support for this!”
    • 亮点：表达出对模型特定支持的急切期待。
  4. “😎 That is indeed a weird architecture, though but is 7B an accurate parameter count?”
    • 亮点：指出模型架构和参数数量的疑点。
  5. “🤓 My napkin math gives me 9ishB parameters.”
    • 亮点：以一种诙谐的方式表示自己对模型参数数量的计算。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对Qwen 2.5 Omni 7B的发布表示期待、兴奋或者认可。主要分歧点在于模型的性能表现，如传统基准测试是否倒退、参数数量是否准确等，这可能是因为不同用户对模型有不同的使用需求和期望，以及对模型技术原理的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型在不同语言上的支持情况、在消费级GPU上的运行效果以及能否处理高级企业资源规划发音练习等话题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果模型在各方面性能得到提升和优化，可能会对人工智能相关领域（如智能语音助手、多模态交互等）产生推动作用，也可能促使其他竞争模型做出改进。

详细内容：

标题：Qwen 2.5 Omni 7B 发布引发Reddit热议

Qwen 2.5 Omni 7B 重磅登场，这一消息在Reddit上引发了广泛关注。原帖提供了相关的链接，如HF链接：https://huggingface.co/Qwen/Qwen2.5-Omni-7B，以及重发的推文链接：https://x.com/Alibaba_Qwen/status/1904944923159445914。该帖子收获了众多点赞和大量评论，讨论方向主要集中在模型的性能、架构、应用场景等方面。

在讨论中，有人指出，虽然新增了多模态功能，但与基础模型相比，传统基准测试出现了令人痛苦的回归。例如，不同数据集下的性能数据显示，MMLU-Pro 从 56.3 下降到 47.0 等。也有人认为，在引入多模态能力且模型大小不变的情况下，这种表现是可以预期的。

还有人表示，据 Hugging Face 的 repo 来看，Omni 模型实际上比基础模型更大，参数达到 10.7B。但也有人提出，新增的规模可能是用于音频和图片的编码器，而非语言模型本身。

有人好奇这个模型在实际世界测试中的表现，有人认为其目的是为了从代理使用中获得更多能力。有人觉得这可能只是一个演示，旨在让各种项目为支持 Qwen 3 架构做准备。

有人关心模型是否支持函数调用，以用于智能 Alexa 克隆；有人期待 gguf 对其的支持；有人质疑模型的架构和参数计数的准确性。

有人在试用后表示，模型在音频理解方面对其他语言（如意大利语）表现合理，但音频输出难以理解。还有人分享自己与模型交流的经历，如被告知应该整理房间。

总之，关于 Qwen 2.5 Omni 7B 的讨论热烈且多样，各方观点交锋，既有对其性能的担忧，也有对其未来应用的期待。