Deepseek在Python代码生成方面远胜ChatGPT(指两者免费版本)
[原帖认为Deepseek在Python代码生成方面优于ChatGPT免费版,评论中有人认同,有人提出其他观点如Claude Sonnet 3.5更厉害,还涉及GPT不同版本、ChatGPT不同版本的优劣,以及对Deepseek的怀疑等内容,整体氛围比较多元]
[原帖认为Deepseek在Python代码生成方面优于ChatGPT免费版,评论中有人认同,有人提出其他观点如Claude Sonnet 3.5更厉害,还涉及GPT不同版本、ChatGPT不同版本的优劣,以及对Deepseek的怀疑等内容,整体氛围比较多元]
[原帖询问本地用于编码的最佳AI,评论者们从不同角度给出了各种模型的评价、推荐、比较,还涉及编程语言对编码的影响以及本地运行相关内容]
[围绕DeepSeek R1和o1 Pro的比较展开讨论,涉及多个方面如不同任务中的表现、使用体验等,大家观点不一且有一定争议]
[原帖询问推理模型解决非推理模型不能解决的问题,评论中既有关于推理模型和普通模型在任务处理能力上的讨论,也有偏离主题的内容,总体氛围比较杂乱。]
[原帖对能在24GB VRAM中运行的模型进行基准测试,评论者们有表示感谢、提出疑问、给出建议、分享个人经验与观点等多种反应,整体氛围积极且充满技术探讨。]
[该帖围绕Deepseek r1和OpenAI o1对比展开,讨论包括模型性能、成本、开源等多方面,情感倾向多元,既有看好也有质疑,还涉及一些新兴话题如模型安全性]
[帖子讲述R1+Sonnet在aider多语言基准测试达到新SOTA且成本低,评论围绕相关模型的性能、性价比、测试结果合理性、使用体验、未被支持原因等展开讨论,氛围较多元。]
[围绕deepseek - r1 - distill - qwen - 32b在LiveBench上的基准测试结果展开讨论,涉及与Qwen Coder 32b的对比、模型的各项能力、在排行榜上的排名、性能提升等内容,有不同观点和体验分享。]
[围绕MiniMax - 01未被Livebench基准测试展开讨论,涉及模型的创新、性能、功能特点等方面,整体氛围比较理性平和]
[围绕Deepseek R1在新基准测试中的表现展开讨论,包含对测试内容的疑惑、不同模型的比较、使用体验以及对Deepseek R1表现的不同观点,讨论氛围较为理性且充满质疑]