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讨论总结

本次讨论围绕deepseek R1 lite和qwen模型展开，主题包括二者在编程竞赛中的表现、模型能力、功能缺陷等方面。在模型能力方面，不同用户根据自己的使用体验给出了不同的看法，有的认为deepseek R1 lite表现更好，有的则指出qwen模型在某些任务上更胜一筹。在功能缺陷上，也有用户分享了模型在特定任务中失败的经历。同时还涉及到模型的发布位置、是否开源等问题，整体讨论氛围理性客观。

主要观点

  1. 👍 deepseek R1 lite在编程竞赛中的表现令人印象深刻
    • 支持理由：原帖作者通过在编程竞赛中的测试得出结论，部分用户也表示认可。
    • 反对声音：有用户认为仅根据编程竞赛结果评判不够全面，如qwen在其他任务中有好的表现。
  2. 🔥 认为R1 lite比qwen更好
    • 正方观点：部分用户在编程竞赛场景或特定编程任务下测试后觉得R1 lite的表现优于qwen。
    • 反方观点：有用户指出qwen在某些任务如制作俄罗斯方块时速度更快、更直接，并且能修复Unity脚本，在codeforces竞赛中也有一定表现。
  3. 💡 不同编程任务考验模型不同能力
    • 解释：用户指出竞技编程竞赛中实现复杂算法和在现实世界中应对混乱的库和API是完全不同的能力，所以不能单纯地比较模型在不同任务中的表现。
  4. 💡 有的模型对于特定脚本编写的要求无法满足
    • 解释：有用户让模型编写特定脚本时遇到问题，如让其写苹果ML的MLX脚本，模型不知道MLX是什么。
  5. 💡 可以忍受低速度只要结果好
    • 解释：在讨论模型能否在性能差的设备上运行时，有用户表示如果最终结果好的话可以忍受低速度。

金句与有趣评论

  1. “😂 Illustrious - Lake2603：I’m not saying R1 is not capable. But when I asked it to fix my Unity C# script. It refused to do it. Qwen Coder fixed it like nothing”
    • 亮点：通过具体实例对比了R1和Qwen Coder在修复脚本方面的能力。
  2. “🤔 No - Marionberry - 772：I spent an hour yesterday trying to get it to even write a line of code…\n\n\nTo me, its useless”
    • 亮点：直观地表达了在让模型写一行代码时遇到的困难和失望。
  3. “👀 TheLogiqueViper: Its way better than qwen”
    • 亮点：直接表明自己认为R1 lite比qwen好很多的观点。
  4. “😂 lordpuddingcup：I asked it about writing a MLX script for apple ML and… it didnt know wtf MLX even was lol”
    • 亮点：用幽默的方式指出模型在特定任务中的无知。
  5. “🤔 stylist - trend：I asked it to implement a data structure and it created a bunch of stub methods with literally nothing in them, saying they were "simplified versions" of the actual code.”
    • 亮点：详细描述了模型在实现数据结构时创建无实际内容的方法的情况。

情感分析

总体情感倾向较为理性客观。主要分歧点在于deepseek R1 lite和qwen模型哪个更好，可能的原因是不同用户在不同的编程任务场景下对两个模型进行测试，每个模型在不同任务中的表现各有优劣，导致用户对二者的评价存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：/r/LocalLLaMA WINTER EDITION中的中国模型对比可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对编程模型在不同编程任务中的能力评估会更加全面深入，有助于开发者更好地改进模型，也能让使用者更清楚如何根据需求选择模型。

详细内容：

《关于 deepseek R1 lite 与 qwen 2.5 coder 的热门讨论》

在 Reddit 上，一则有关“deepseek R1 lite 令人印象深刻，甚至让 qwen 2.5 coder 相形见绌”的帖子引发了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。帖子主要围绕着对 deepseek R1 lite 和 qwen 2.5 coder 在编程竞赛及各类编程任务中的表现进行讨论。

讨论的焦点主要集中在这两个模型的实际应用效果和能力方面。有人表示，当让 R1 lite 修复 Unity C# 脚本时，它拒绝执行，而 qwen coder 则能轻松解决。也有人花费大量时间尝试让 R1 lite 写代码却无果，并认为它毫无用处。不过，也有人对 R1 lite 的表现给予了肯定，称其在某些方面表现出色，比如能够在编程竞赛中解决部分问题，速度和结果都令人满意。

有用户分享道：“我昨天花了一个小时试图让它哪怕写一行代码都做不到。对我来说，它没用。”还有用户说：“R1 能够两次完成俄罗斯方块的编写。Qwen 2.5 一次就能做到。虽然 R1 看起来更好，但 Qwen 更快更直接。Qwen 还能修复我的 Unity 脚本。”

对于这两个模型的比较，观点存在分歧。有人认为 R1 lite 比 qwen 更好，也有人认为 qwen 在代码完成和编码任务上表现更优。同时，关于模型的适用场景、系统要求、开源与否等问题也引发了大家的讨论。

在这场热烈的讨论中，共识在于都希望模型能够更好地满足实际编程需求。而特别有见地的观点如“实现复杂算法解决竞赛编程中的效率难题与在现实世界中处理混乱的库和 API 是完全不同的能力”，丰富了讨论的深度。

总之，关于 deepseek R1 lite 和 qwen 2.5 coder 的讨论充分展示了大家对编程模型的关注和期待，也反映出在实际应用中对模型性能和功能的多样化需求。未来，期待这些模型能够不断完善，为编程领域带来更多便利和创新。