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DeepSeek - V2.5 - 1210将标志着DeepSeek V2.5系列的终结。随着这个版本的发布，DeepSeek V2系列模型的迭代和更新将正式结束。自今年5月开源发布以来，DeepSeek V2系列已经陪伴用户半年，在此期间经历了五次迭代。你们坚定不移的支持和鼓励是我们不断更新和改进的动力。常言道：“善始者实繁，克终者盖寡。”这个最终版本意味着一个暂时的结束，更重要的是一个全新的开始。DeepSeek现在正专注于构建一个更强大的下一代基础模型——DeepSeek V3。敬请期待！

讨论总结

该讨论围绕DeepSeek - V2.5 - 1210为DeepSeek V2.5系列最终版本展开。涉及它在聊天功能上缺乏视觉理解、以慈善方式运行、可能专注于文本模型等方面。同时对其性能、硬件要求、在不同设备上的运行情况、与其他模型对比等多方面进行了讨论，大家积极分享信息并提出疑问。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek - V2.5 - 1210在多项选择网络安全基准测试中比llama 3.3和qwen72表现好
    • 支持理由：测试结果显示至少能打败这两者，不像混元大型模型。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek - V2.5系列自5月以来几乎每月发布一个版本
    • 正方观点：这是令人难以置信的快速发布。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 DeepSeek - V2.5 - 1210超出部分评论者硬件范围
    • 解释：运行推理对硬件要求高，例如以BF16格式使用DeepSeek - V2.5进行推理需要80GB * 8个GPU。
  4. 💡 DeepSeek模型软件支持不佳
    • 解释：如q3_k_L模型因键值缓存未优化，虽理论上能在特定GPU上运行，但实际上无法运行，且运行需要大量显存。
  5. 💡 DeepSeek模型是Qwen、Mistral和Llama的良好替代品
    • 解释：评论者认为DeepSeek模型是一个传奇，有替代其他模型的价值。

金句与有趣评论

  1. “😂 Its weird that they still don’t have Vision understanding in their chat.”
    • 亮点：指出DeepSeek聊天功能的不足，比较直观。
  2. “🤔 DeepSeek runs on philanthropy. Founder will only spend on research.”
    • 亮点：阐述了DeepSeek的运行方式和创始人的投入方向。
  3. “👀 They have a great WebApp. Its my day to day chatbot.”
    • 亮点：对DeepSeek的WebApp给出积极评价。

情感分析

总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于对DeepSeek - V2.5 - 1210的评价，有的认为它表现不错，有的则指出其存在如运行速度慢、软件支持不佳等问题。可能的原因是大家从不同的使用场景和需求出发，如有的关注性能测试结果，有的关注在自己硬件设备上的运行体验。

趋势与预测

  • 新兴话题：对下一代基础模型DeepSeek V3的猜测，例如哪些模型会成为下一代的基础模型。
  • 潜在影响：如果DeepSeek继续发展，其软件支持不足和性能优化等问题可能会影响用户的接受度和市场竞争力；对硬件要求方面的讨论可能促使硬件厂商考虑针对此类模型的优化或新的硬件研发方向。

详细内容：

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引人入胜的话题：DeepSeek-V2.5-1210 终版发布

DeepSeek-V2.5-1210 的发布标志着 DeepSeek V2.5 系列的终结，此帖一出便引起了众多关注，评论众多。自今年 5 月开源以来，DeepSeek V2 系列已陪伴用户半年，历经五次迭代。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

有人认为 DeepSeek 虽然是 OpenAI 等的有力竞争者，但在聊天中的视觉理解方面仍有不足。也有人指出 DeepSeek 依靠慈善运行，创始人专注于研究，不太注重应用和客户产品。还有用户称赞其 WebApp 出色，是日常使用的好帮手。此外，有人提到 DeepSeek 有很小的多模态模型，比如https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/Janus-1.3B 。

关于 DeepSeek 的更新频率，有人惊讶于自 5 月以来几乎每月都有发布。有人认为持续训练模型每月发布检查点是可能的，这也证明了训练有效且方向正确。

对于 DeepSeek 的模型，有人称赞其为“传奇”，是 Qwen、Mistral 和 Llama 的优秀替代品。有人喜欢 DeepSeek 在标签完成和 70b 聊天方面的表现。

有用户好奇 DeepSeek 是否有安卓应用，有人表示据自己所知没有专门的 LLM 应用，但 LLMs 有与 OpenAI API 标准兼容的 API，许多支持此类 API 的应用或软件可能适用，也可通过其网站使用。

关于硬件和性能方面，有人指出 DeepSeek 模型虽优秀但软件支持不佳，比如 kv - cache 未优化导致 VRAM 占用大。有人测试后认为在推理方面有明显进步，但编码方面变化不大，推理速度慢。有人询问纯 CPU 推理的速度，也有人提到在手机上的生成速度。

总体而言，大家对 DeepSeek 的评价各有不同，既有称赞也有对其不足的探讨。但无论如何，DeepSeek 的发展都引发了大家的广泛关注和思考，期待其下一代基础模型 DeepSeek V3 能带来更多惊喜。