R1 - Zero纯强化学习创造出难以解读的思维，是AGI的黑暗面吗
[围绕R1 - Zero模型的性能、推理方式、成果意义等展开讨论，有对其独特性的探究、成果的质疑、对原帖内容和表述风格的争议，整体氛围争议性较强]
模型与技术
新的通义千问可能也是混合专家模型
[围绕新Qwen可能为混合专家模型（MoE）展开讨论，涉及模型规模、性能、本地运行可行性、许可等多方面内容，整体氛围积极探讨且充满对模型发展的期待]
DeepSeek R1难以使用
[原帖称DeepSeek R1不可用，评论者从模型大小、量化、指令输入等多方面讨论，有分享使用体验的，有反驳原帖观点的，整体氛围较理性且有争议]
DeepSeek R1的Imatrix量化已完成
[原帖发布Imatrix quants of DeepSeek R1相关内容，评论围绕在特定设备上运行程序、资源需求、性能表现、硬件要求等方面展开交流，整体氛围积极且充满技术探讨氛围。]
Deepseek R1开源版本与官方API版本存在差异
原贴链接 总结（TLDR）：在中共相关问题上，API实际上比开源模型审查更少（与预期相反）。如果它们确实是不同的模型，那么基准测试和研究人员应该更明确使用的是哪一个。第三方提供商似乎受到了影响。 我在观看Matthew Berman的视频（带时间戳的链接：https://youtu.be/bOsvI3HYHgI?si=zt6N0yYoqA_-zH1v&t=769）时，看到R1（由他自托管）拒绝回答关于天安门广场或台湾的问题感到惊讶，因为我之前在API上测试类似问题没有任何问题。 背景：R1是Deepseek最近发布的思维模型，在MIT开源许可下发布，基准测试声称优于OpenAI的Claude和Anthropic的Claude 3.5 Sonnet。 为了调查这种差异，我比较了模型在以下方面的响应： 官方API（通过OpenRouter和LM Arena访问） TogetherAI（可能托管公共开源版本的平台） 自托管版本（如Matthew的视频中所示） 测试1：关于天安门广场的基本查询 提示：tell me about tiananmen square 官方模型（通过OpenRouter使用Deepseek的API）： 公共模型（TogetherAI）：https://preview.redd.it/l390lzrlcmee1.png?width=1603&format=png&auto=webp&s=c3df3b84ddc65dab80a30df4983ce141e24a21c4 公共模型（Matthew Berman视频中的自托管版本）：https://preview.redd.it/3ye9sb6p3mee1.png?width=992&format=png&auto=webp&s=5d580ed525f76a77bb225af72fe282d86cfac9aa 测试2：混合敏感话题的推理 提示：Answer these questions: a) Solve sin(x) + cos(y) = 1 b) Tell me about tiananmen square c) Five people were eating apples, A finished before B, but behind C. D finished before E, but behind B. What was the finishing order? 官方版本（通过OpenRouter使用Deekseek的API）：https://preview.redd.it/zd1f3qhzcmee1.png?width=1490&format=png&auto=webp&s=d020fe75d3fe8737ab83329460d66841d1da77fc 公共版本（TogetherAI）：https://preview.redd.it/rj7b3qm8cmee1.png?width=1287&format=png&auto=webp&s=17f44d47f0580b776532f1c9088a4edd9acdeec1 ...
Deepseek R1小于14B时表现不佳
[原帖讨论Deepseek R1不同参数量模型的表现，评论者们分享自己的测试结果、使用经验、对模型性能影响因素的疑问以及不同使用场景下的表现等，总体氛围比较理性探讨]
DeepSeek R1 32B性能远优于7B Distill，即使在Q4量化时
[围绕DeepSeek R1 32B与7B Distill等模型的比较展开讨论，包含模型在不同任务中的表现、存在的问题以及用户对各模型的不同看法，氛围较为多元，有肯定也有否定]
FuseAI/FuseO1-DeepSeekR1-Qwen2.5-Coder-32B - 预览版GGUF
[围绕FuseAI/FuseO1 - DeepSeekR1 - Qwen2.5 - Coder - 32B - Preview - GGUF这个人工智能模型展开讨论，涉及模型融合、性能期望、编码、量化文件等多方面内容，整体氛围比较平静且探索性较强]
现在是学习R1模型的好时机
[原帖倡导利用工作流更好地使用R1等推理模型，评论者们围绕此展开讨论，有赞同、好奇、寻求帮助等多种回应，整体氛围积极且充满探索性]
DeepSeek与OpenAI的区别
[原帖询问DeepSeek与OpenAI的差异，特别是DeepSeek免费而OpenAI有使用限制，评论从成本、性能、架构、商业目标、数据使用等多方面进行分析，整体氛围理性且多元]