请问当前效果最好的开源模型是什么？

[nmbtwzt]

看到作者有说baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base 和 baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base是最好的，那么2.0版本还是这两个模型吗？新出的qwen3可以使用吗？有对比过吗？感谢

[nmbtwzt]

简单测试了一下qwen3无法运行
相关包版本修改为qwen3对应的，但是有如下报错。
ImportError: /home/.conda/envs/info_check/lib/python3.11/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: symbol __nvJitLinkComplete_12_4, version libnvJitLink.so.12 not defined in file libnvJitLink.so.12 with link time reference

[Jacob-Zhou]

简单测试了一下qwen3无法运行 相关包版本修改为qwen3对应的，但是有如下报错。 ImportError: /home/.conda/envs/info_check/lib/python3.11/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: symbol __nvJitLinkComplete_12_4, version libnvJitLink.so.12 not defined in file libnvJitLink.so.12 with link time reference

是否可以提供一下你的环境呢

[Jacob-Zhou]

看到作者有说baichuan-inc/Baichuan2-7B-Base 和 baichuan-inc/Baichuan2-13B-Base是最好的，那么2.0版本还是这两个模型吗？新出的qwen3可以使用吗？有对比过吗？感谢

2.0版本在 Qwen2.5 和 Qwen3 上的效果比较好。Qwen3 在调整环境后可以使用， Qwen3 的效果会比 Qwen2.5 更好一点。

[nmbtwzt]

简单测试了一下qwen3无法运行 相关包版本修改为qwen3对应的，但是有如下报错。 ImportError: /home/.conda/envs/info_check/lib/python3.11/site-packages/torch/lib/../../nvidia/cusparse/lib/libcusparse.so.12: symbol __nvJitLinkComplete_12_4, version libnvJitLink.so.12 not defined in file libnvJitLink.so.12 with link time reference

是否可以提供一下你的环境呢

具体的requirements没有了，就是项目里的requiemnets，升级transforms等qwen3所需的包，请问qwen3需要调整哪些环境呢？有对应的requirements吗？

[Jacob-Zhou]

可以试试这个环境：
python 3.10.9

accelerate==1.8.1
altair==5.5.0
annotated-types==0.7.0
anyio==4.9.0
attrs==25.3.0
bitsandbytes==0.42.0
blinker==1.9.0
cachetools==6.1.0
certifi==2025.6.15
charset-normalizer==3.4.2
click==8.2.1
exceptiongroup==1.3.0
fastapi==0.116.0
filelock==3.18.0
fsspec==2025.5.1
gitdb==4.0.12
gitpython==3.1.44
h11==0.16.0
hf-xet==1.1.5
huggingface-hub==0.33.2
idna==3.10
jinja2==3.1.6
jsonschema==4.24.0
jsonschema-specifications==2025.4.1
loguru==0.7.3
markupsafe==3.0.2
modelscope==1.27.1
mpmath==1.3.0
narwhals==1.46.0
networkx==3.4.2
numpy==2.2.6
nvidia-cublas-cu12==12.4.5.8
nvidia-cuda-cupti-cu12==12.4.127
nvidia-cuda-nvrtc-cu12==12.4.127
nvidia-cuda-runtime-cu12==12.4.127
nvidia-cudnn-cu12==9.1.0.70
nvidia-cufft-cu12==11.2.1.3
nvidia-curand-cu12==10.3.5.147
nvidia-cusolver-cu12==11.6.1.9
nvidia-cusparse-cu12==12.3.1.170
nvidia-cusparselt-cu12==0.6.2
nvidia-nccl-cu12==2.21.5
nvidia-nvjitlink-cu12==12.4.127
nvidia-nvtx-cu12==12.4.127
opencc-python-reimplemented==0.1.7
packaging==25.0
pandas==2.3.1
pillow==11.3.0
protobuf==6.31.1
psutil==7.0.0
pyarrow==20.0.0
pydantic==2.11.7
pydantic-core==2.33.2
pydeck==0.9.1
pypinyin==0.54.0
pypinyin-dict==0.9.0
python-dateutil==2.9.0.post0
pytz==2025.2
pyyaml==6.0.2
referencing==0.36.2
regex==2024.11.6
requests==2.32.4
rpds-py==0.26.0
safetensors==0.5.3
scipy==1.15.3
sentencepiece==0.2.0
setuptools==80.9.0
six==1.17.0
smmap==5.0.2
sniffio==1.3.1
sse-starlette==2.4.1
starlette==0.46.2
streamlit==1.46.1
sympy==1.13.1
tenacity==9.1.2
tokenizers==0.21.2
toml==0.10.2
torch==2.6.0
tornado==6.5.1
tqdm==4.67.1
transformers==4.51.0
triton==3.2.0
typing-extensions==4.14.1
typing-inspection==0.4.1
tzdata==2025.2
urllib3==2.5.0
uvicorn==0.35.0
watchdog==6.0.0