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讨论总结

该讨论主要围绕Deepseek宣布的R1 lite展开。其中涉及到模型的性能测试，如在基准测试中的表现；与其他模型如o1、Gemini的比较；产品版本关系，像o1 - preview、o1 - mini与o1之间的关系探讨；还有对模型发展方向的看法，例如认为开源是AI发展方向，以及对当前模型情况如o1是否过时的讨论，同时也包含部分用户对产品命名、公司能力等方面的不满情绪，和一些技术相关的提问与解答。

主要观点

  1. 👍 开源的O1有助于高质量推理模型的产生。
    • 支持理由：O1开源后会有更多基于其思维链训练的高质量推理模型出现。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Deepseek将发布完整版模型。
    • 正方观点：有评论者提到Deepseek承诺发布完整版模型。
    • 反方观点：无
  3. 💡 o1已经让人感觉过时，Gemini表现优异。
    • 正方观点：Gemini在没有思维链的情况下远超o1。
    • 反方观点：无
  4. 💥 在评判模型前要用更复杂真实场景测试。
    • 解释：单一消息测试谜题不能完全评判模型好坏，应用3000行代码输入和多轮迭代的真实场景测试。
  5. 🤔 希望Deepseek发布适配RTX 3060 12gb的版本。
    • 解释：因自身设备限制，希望有适配版本以使用相关产品。

金句与有趣评论

  1. “😂 Finally an opensource O1 we will see more high quality reasoning models trained on its CoT what a time to be alive 🎉”
    • 亮点：表达出对开源O1的期待以及认为它将对推理模型发展起到积极推动作用的兴奋之情。
  2. “🤔 I really hope they are going to release a version that also fits in my rtx 3060 12 gb lol”
    • 亮点：反映出用户因自身设备情况对Deepseek产品的期待。
  3. “👀 o1 already feeling outdated! Gemini is kicking their ass now, without even CoT.”
    • 亮点：直接指出o1的过时感以及Gemini的优异表现。
  4. “😎 I would never pay for AI these days as open - source just proves to be the way forward.”
    • 亮点：表明开源是AI发展方向，从而不再愿意为AI付费的观点。
  5. “🧐 When your cutting edge flagship model gets beaten by "lite"”
    • 亮点：以一种调侃的方式指出旗舰模型被lite版本打败这一值得关注的现象。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有积极的期待，如对开源O1和Deepseek完整版模型发布的期待；也有消极的不满，如对公司命名能力的不满和对某些模型性能（如Deepseek 33B理解用户需求能力）的不满。主要分歧点在于对不同模型性能的评价以及对模型发展方向（如开源与付费）的看法。可能的原因是用户来自不同的使用场景和需求，以及对不同技术发展方向的理解和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何克服大型LLM公司存在的扩展墙以及小型模型改进方向等问题。
  • 潜在影响：对AI模型的发展方向（如开源与付费模式的竞争）可能产生影响，促使公司更加注重产品命名的合理性和用户对性能的需求。

详细内容：

标题：Deepseek 宣布 R1 lite ，在某些基准测试中击败 o1 preview

近日，Reddit 上一则关于“Deepseek 宣布 R1 lite ，在某些基准测试中击败 o1 preview”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕着这款新模型的性能、与其他模型的比较以及对行业的影响等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面，有人表示“终于有开源的 O1 了，我们将看到更多基于其训练的高质量推理模型，这是多么令人兴奋的时刻”，同时也有人认为“一旦开源，我们就能做出区分”。还有用户提到“他们还承诺发布完整版本的模型”。

有人觉得“如果 Q2 和 Q3 在量化时不会有太大损失，无论当时有什么最先进的方法可用，那真是太好了”，也有人说“我能接受慢推理，只要它能在任何设备上运行就行”。

关于模型的适用性，有人希望“能发布一个能适配自己 RTX 3060 12GB 的版本”，有人则认为“这个版本可能即使量化到最大也不适合，但可以看到较小的模型在不久的将来会获得这种扩展的推理能力”。

有人指出“如果能在 8GB 上以可读的速度拥有 40 级别的模型，我会高兴得跳起来，但这可能还需要几年时间”。

对于模型的发展，有人认为“看起来在大型语言模型（LLMs）中仍然没有护城河”，也有人觉得“模型变得越来越好，越来越小”。

还有用户提到“R1 lite 基于具有 16B 参数和 2.4 个活动参数的 v2 lite MoE”，但有人追问“来源？”

有人称赞“令人印象深刻。这让我对即将到来的 Qwen 3 更加好奇，希望它能有同样的思考功能，鉴于 Qwen 2.5 如此出色，我认为我们在短短几周内就会非常满意我们所拥有的”，并表示“现在开源模型的能力越来越强，不再愿意为 AI 付费”。

有人通过测试发现“在 25 次来自 farel - bench 基准测试（叔侄关系）中，它的正确率达到 92%，这比之前测试的除 o1 - mini 和 o1 - preview 之外的所有 LLMs 都要好，这无疑是朝着正确方向迈出的一步，这将给 OpenAI 带来巨大压力”。

有人分析认为“在西方，没有一个实验室发布自己的 o1，是因为他们不认为这种特定的方法是值得的”。

总的来说，这次关于 Deepseek R1 lite 的讨论十分热烈，各方观点丰富多样，展现了大家对模型发展的关注和期待。