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Description
本次不但有大家喜闻乐见的 KCORES-LLM-Arena 测试,而且还增加了新测试集 morden-art 供大家预览!另外本次还包括了 Qwen3 的幻觉和文本召回率测试解读~ 给大家做到一个视频全面了解 Qwen3 性能! ( 好了,我终于可以去睡了, 祝各位假期愉快! )
Comments
qwen3的大模型没啥感觉特别的,但是小模型是真的强啊,8b q4的模型显存占用在我这才5.5G,而且输出质量吊打我手头各种14b的模型,很多小模型无法理解的概念qwen3都能正确输出了,无敌
♥ 49 ↩ 5
怎么感觉qwen3争议好大,各种测试都不错,但也有好多人反馈实际体验不怎么样。是因为大家使用方式不同还是怎么
♥ 49 ↩ 12
qwen3的主要问题是训练参数太少了,但推理很强,32b那个绝对有r1 671的水平。 推理不带表常识,你要给一些问题去测试它,比如高中的一下数学题,或者侦探问题等等,而不是问它常识,常识百分百乱编,但是假如给一个好的知识库,写出来的东西很不错,qwen3一定要搭配知识库去用,甚至是去微调,我在qwq的时候就发现了。
♥ 48 ↩ 8
当你只有16G显存的情况下 Qwen3-30B-A3B-UD-Q4_K_XL 是最优的选择。有10tok的输出水平真的很好。编程只要你有基础,已经可以能大部分要求
♥ 41 ↩ 37
[FGO_偷看]qwen3要是发的比ds晚那才是真的没人看了
♥ 36 ↩ 18
Qwen3用的感觉是上下文太短了,每次最好是新开一个提问,thinking的时候流程太长或者说是收敛路径太长,整体功能没有多少惊艳的地方[吃瓜][吃瓜],不过开发的策略很对,做小模型方便部署但功能足够,影响力很大
♥ 22 ↩ 8
我的o3 o4mh prover v2呢宝宝
♥ 14 ↩ 2
Gemini 发音不对劲老哥,怎么听得像 Germany
♥ 8 ↩ 5
回一下其它几个朋友的评论,因为盖楼没办法带图,所以直接发了,为了愉快使用要规避的几个问题: 1. 上下文避免触及到召回长度,尤其是快到16K就应该新开了,不然质量下降很快 2. 模型为了小又效果好,推理时长和token输出是要比其它模型高很多的。(想象一下神童小孩哥没学过高数,然后却能通过现有知识手撕吉米多维奇,那么他思考的时间肯定是要比同样的神人大学生要花时间的)。这个问题从qwq时代就存在。可以看我这个截图,运行同样数量的请求qwq消耗的token量是claude-3.7-sonnet-thinking 的1.7倍。大部分都花在思考上了 3. 模型大小限制造成的知识量问题, 这个建议搭配tool-call搜索接口使用, 用来当作外部记忆增加脑容量 有短板不可怕,比如 DeepSeek-R1 我倒很喜欢它幻觉强, 用在写文上效果很好, 它乱编文献就 system-prompt 让它强制引用内容务必使用搜索接口确认来源就好了
♥ 7
感觉还是一如既往。牛逼吹的相当响。一上手发现真的很垃圾。昨天我就测试了,居然生成了以后还会有少一个分号这种问题。生成的东西相当慢,不说质量还差。
♥ 7
qwen3的记忆有毛病,不知道是不是上下文召回的问题,没问两句就忘了自己说过什么了。跟dify配合搭建智能体也很差。
♥ 7 ↩ 5
大佬不试试 Gemini 2.5 flash 吗
♥ 5 ↩ 1
deepseek也更新了,等测评[doge]
♥ 5
deep cogito公司出的cogito大模型跟这个比起来如何?
♥ 4 ↩ 4
这个prompt是手动写的还是llm帮助写的呢?
♥ 4 ↩ 1
deepseek r1小更新测试一下[露米露娜收藏集表情包_Magic]
♥ 3
听说最近DeepSeek出新模型啊,真的假的?
♥ 3 ↩ 2
辛苦了,这么久不更新原来是在升级测试项目
♥ 3
用qwen3 235b写文,deepseek的那股儿味儿都快溢出屏幕了
♥ 3
催更deepseek新版r1
♥ 2