原贴链接

https://docs.google.com/spreadsheets/d/1g7Wd2OhTSexj9_mQrG6ezfyab-vkT0v09k2eEZ0-dUg/edit?gid=919793623#gid=919793623

讨论总结

本次讨论主要围绕一个由austegard制作的AI模型比较表格展开，该表格详细列出了不同AI模型的名称、性能指标和定价选项。讨论中涉及了模型的实时更新、NSFW内容支持、个人工具使用等多个方面。此外，用户对Deepseek模型的性能和价格优势给予了高度评价，认为其在编程任务中表现优于其他模型。讨论中还涉及了模型的量化问题、托管服务的选择等技术细节。

主要观点

  1. 👍 austegard分享了一个自己制作的AI模型比较矩阵。
    • 支持理由：该矩阵详细列出了不同AI模型的名称、性能指标和定价选项，方便用户进行比较。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 Deepseek的模型性能与GPT-4相当，且价格更具竞争力。
    • 正方观点：Deepseek的模型在性能上与GPT-4相当，并且在价格上更具优势。
    • 反方观点：无明显反方观点。
  3. 💡 提供了一个截图链接，方便读者查看比较表格。
    • 解释：考虑到读者可能不想打开Google文档，提供了截图链接以方便查看。
  4. 👀 询问表格中的价格是否来自模型开发者服务，以及如何确认模型是否经过量化。
    • 解释：讨论了模型的量化问题和托管服务的选择。
  5. 🤔 建议在比较表格中增加“幻觉成本”列。
    • 解释：提出增加“幻觉成本”列以更全面地评估各服务提供商的性能。

金句与有趣评论

  1. “😂 austegard："Been doing the same for a while now, with a comparison matrix."”
    • 亮点：austegard分享了自己制作比较矩阵的经验，展示了其专业性。
  2. “🤔 brendino77："Awesome this is mate thanks for sharing."”
    • 亮点：brendino77对分享表示感谢，体现了社区的积极互动。
  3. “👀 Hopeful_Donut4790：OpenRouter is bugged and has Hermes 405b for free and 128k context.”
    • 亮点：Hopeful_Donut4790指出了OpenRouter平台的技术问题，引发了关于技术漏洞的讨论。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户对Deepseek模型的性能和价格优势给予了高度评价。主要分歧点在于模型的量化问题和托管服务的选择，以及对OpenRouter平台的技术问题的讨论。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的量化问题和托管服务的选择可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对AI模型性能和价格的深入讨论可能会影响用户的选择和使用习惯。

详细内容：

标题：关于提供商、模型和价格的有用对比引发热烈讨论

在 Reddit 上，有一个题为“我为提供商、模型和价格制作了一个有用的对比表”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了一个对比表的链接：https://docs.google.com/spreadsheets/d/1g7Wd2OhTSexj9_mQrG6ezfyab-vkT0v09k2eEZ0-dUg/edit?gid=919793623#gid=919793623 ，引发了众多用户的热烈讨论。此贴获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示自己也一直在做类似的对比矩阵，并分享了链接：https://docs.google.com/spreadsheets/d/18GHPEBJzDbICmMStPVkNWA_hQHiWmLcqUdEJA1b4MJM/edit?usp=sharing 。 有人询问这个对比表是否会实时更新，得到回复是会在了解到相关变化的新闻时进行更新。 有人请求添加有关哪些是未审查/不适合工作场合的信息以及使用自有工具的最佳方式。 有人认为 Deepseek 表现出色，其模型在 lmsys 上可与 GPT 4 竞争，价格也很有优势。比如，2 美元的 API 积分能获得约 700 万个标记，有人使用了约 0.3 美元，持续了一个半月。 有人根据原帖的标准进行了排序并制作了比较矩阵，指出某些模型具有明显优势。 有人表示 Deepseek 甚至在测试中超过了 GPT-4o，自己在编码任务中严重依赖它。 有人提供了截图以防他人不想打开谷歌文档：https://imgur.com/15NrRLm 有人询问价格是否来自模型开发者服务以及如何确定是否量化。 有人提到托管服务通常未量化，因为要实现最高吞吐量。 有人对某些模型和提供商提出了疑问和个人的看法。

在这场讨论中，大家对于各种模型和提供商的特点、优势以及价格等方面展开了深入的交流。既有对不同模型性能的比较和评价，也有对价格和服务细节的关注。其中的共识在于大家都希望通过这样的对比和交流，找到最适合自己需求的模型和服务。一些独特的观点，如对 Deepseek 模型的高度评价，丰富了讨论的内容，为大家提供了更多的参考和思考方向。

总之，这场关于提供商、模型和价格的讨论，为大家在选择相关服务时提供了丰富的信息和多样的视角。