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DeepSeek-V2.5：这可能是开源的GPT-4，结合了通用和编码能力，API和Web都得到了升级。 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5

讨论总结

本次讨论主要围绕DeepSeek-V2.5的发布及其被其他模型掩盖的问题展开。讨论内容涵盖了模型的硬件需求、性能比较、社交媒体关注度以及用户对模型发布的不满情绪。许多用户对DeepSeek-V2.5的发布未能获得应有的关注表示遗憾，并讨论了其与Mistral Large 2等其他模型的性能对比。此外，讨论还涉及了模型的硬件配置要求、运行需求以及未来可能的替代方案。总体而言，讨论反映了用户对高性能计算资源成本的关注和对模型实际应用价值的探讨。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek-V2.5的发布被其他模型掩盖
    • 支持理由：Qwen2-VL和Yi-Coder等模型也未能获得应有的关注。
    • 反对声音：部分用户认为DeepSeek-V2.5在某些方面表现优异。
  2. 🔥 DeepSeek-V2.5需要大量硬件资源
    • 正方观点：80GB * 8 GPUs的配置要求非常高，成本昂贵。
    • 反方观点：使用kTransformers可以在较低配置的设备上运行该模型。
  3. 💡 DeepSeek-V2.5在某些方面表现不如预期
    • 解释：尽管在活跃参数方面可能处于前沿，但在livebench.ai上的表现落后于其他模型。
  4. 👀 DeepSeek-V2.5的发布被其他戏剧性事件掩盖
    • 解释：评论者对这种被忽视的情况感到不满，认为这是一个重要事件。
  5. 🤔 DeepSeek-V2.5的实际应用价值
    • 解释：用户对模型的实际应用价值持保留态度，认为其性能优势不明显。

金句与有趣评论

  1. “😂 LostMitosis：Too bad. It was released quietly then was overshadowed by some “revolutionary” model that couldn’t fly or match the hype.”
    • 亮点：讽刺了其他模型的过度宣传。
  2. “🤔 shinebarbhuiya：Fuck the "reflection" shit and it’s founder. It just sucks.”
    • 亮点：表达了对“reflection”模型的强烈不满。
  3. “👀 stevencasteel：Well, you can make a difference by liking the HF post which only has 200 likes compared to the 500 upvotes of this reddit post.”
    • 亮点：呼吁通过点赞来提高Hugging Face平台上帖子的可见度。
  4. “😂 martinerous：Ouch, I can buy a nice 2-room apartment in my town for that money.”
    • 亮点：用房价对比硬件成本，形象地表达了硬件价格的离谱。
  5. “🤔 Lissanro：I still have error \"flash_attn requires n_embd_head_k == n_embd_head_v - forcing off\" and have no idea how to fix it, so enabling cache quantization is not possible.”
    • 亮点：分享了在运行DeepSeek-V2.5时遇到的技术问题。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为复杂，既有对DeepSeek-V2.5发布被忽视的不满和遗憾，也有对其性能和硬件需求的讨论。部分用户对模型的实际应用价值持保留态度，认为其性能优势不明显。此外，讨论中还涉及了对高性能计算资源成本的关注和对未来硬件发展的期待。主要分歧点在于模型的实际性能和硬件配置要求，以及其在社交媒体上的关注度。

趋势与预测

  • 新兴话题：未来可能会有更多关于DeepSeek-V2.5与其他模型性能对比的讨论，以及对其硬件需求的进一步探讨。
  • 潜在影响：DeepSeek-V2.5的发布可能会引发对高性能计算资源成本的更多关注，以及对未来硬件发展的期待。此外，其被其他模型掩盖的现象可能会引发对社交媒体关注度分配的讨论。

详细内容：

《关于 DeepSeek-V2.5 模型的热门讨论》

在 Reddit 上，一个关于 DeepSeek-V2.5 模型的帖子引起了广泛关注。该模型号称可能是结合了通用和编码能力、API 及网页升级的开放式 GPT-4 版本，并提供了相关链接https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5 。此帖获得了大量的评论和互动。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为该模型发布低调，被其他模型抢了风头，像 Qwen2-VL 和 Yi-Coder 等没有得到应有的关注。有人指出其运行所需的硬件配置要求极高，例如需要 80GB*8 的 GPUs，这让很多人望而却步。 有用户分享了自己尝试运行该模型的经历，如 Lissanro 尝试了多种量化方式和后端，但遇到了诸如无法启用缓存量化、模型架构可能存在问题等困难。 还有用户将其与其他模型如 Mistral Large 2 进行比较，认为在某些方面表现出色，在某些方面则有所不足。

例如，ortegaalfredo 表示，在多项测试中该模型表现很好，但在创意写作方面不如 Mistral Large 2，而且运行时存在一些问题，如 llama.cpp 对其支持不完善，容易崩溃，不支持 kv-cache 量化等。Lissanro 则认为 Mistral Large 2 在速度和架构上更具优势，但 DeepSeek V2.5 在某些特定情况下仍有尝试的价值。

讨论中也存在一些共识，大家普遍认为该模型在性能和应用方面存在一定的优缺点，需要根据具体需求和硬件条件来选择使用。

总之，关于 DeepSeek-V2.5 模型的讨论十分热烈，各方观点丰富多样，为我们全面了解该模型提供了多角度的思考。