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讨论总结

整个讨论围绕Deepseek - ai/deepseek - vl2展开。话题涉及模型的多个方面，如模型性能、参数、不同变体的情况等，还包含了对Deepseek的一些评价，如近期表现是否良好、是否怀念单coder模型等，同时也有对模型相关技术问题的探讨，整体讨论热度较低，大家各抒己见，情感倾向有正面也有负面。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek - VL2模型系列有三个变体，各自有不同的激活参数数量
    • 支持理由：评论者Dark_Fire_12介绍了这一事实并列出了参数情况。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为Deepseek近期表现不佳
    • 正方观点：Illustrious - Lake2603觉得Deepseek虽好但近期像在追赶，失去了最初的魔力。
    • 反方观点：sdkgierjgioperjki0认为R1很棒，表明Deepseek部分模型表现不错。
  3. 💡 对Deepseek没有专门的coder感到失望
    • 解释：Illustrious - Lake2603表达了这种失望，虽然他表示自己还是喜欢Deepseek的。
  4. 👍 认为模型在github上的性能质量不太好但吞吐量方面可能不错
    • 支持理由：lly0571对模型在github上的性能进行了分析得出此结论。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 对尝试Deepseek相关产品感到兴奋
    • 正方观点：多位评论者表达了想要尝试的兴奋心情。
    • 反方观点：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Dark_Fire_12: lol made me laugh.”
    • 亮点：表达了内容具有娱乐性。
  2. “🤔 Illustrious - Lake2603：Deepseek is good but lately everything just feels like a miss.”
    • 亮点：简洁地表达了对Deepseek近期表现的看法。
  3. “👀 sdkgierjgioperjki0：Really? I think R1 is fantastic, there are only three models of this type in the world afaik and R1 is one of them.”
    • 亮点：对R1的肯定并给出了一定的依据。
  4. “💡 lly0571：It is said that MoE won’t acclerate the prefix filling as much as decoding, maybe that’s why there are little MoE based VLMs.”
    • 亮点：对基于MoE的视觉 - 语言模型较少的原因进行了推测。
  5. “😊 I’m super - excited for this! :)”
    • 亮点：直白地表达了对Deepseek - ai/deepseek - vl2的兴奋之情。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面的兴奋与期待，也有负面的失望与批评。主要分歧点在于对Deepseek的评价，如Deepseek近期表现是否良好以及对其放弃单独coder的看法。可能的原因是大家对Deepseek的期望不同，以及使用体验存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会出现更多关于Deepseek不同模型间比较的讨论，如Deepseek 27b和qwen 32b的代码比较。
  • 潜在影响：如果对Deepseek的负面评价增多，可能会影响其在社区中的口碑和用户的使用意愿；如果正面评价得到更多关注，可能会吸引更多人去尝试Deepseek的产品。

详细内容：

标题：关于 Deepseek-ai/deepseek-vl2 在 Reddit 上的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Deepseek-ai/deepseek-vl2”的帖子引发了众多关注。该帖子提供了相关的链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-vl2 ，获得了大量的点赞和众多的评论。讨论主要围绕着模型的特点、性能、应用以及与其他类似模型的比较等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人称赞模型的提示效果好；也有人觉得有趣而大笑。有人表示不会等待 llama.cpp 对该模型的实现，认为通过 openedai-vision 服务是更好的选择。还有人指出模型系列包括三个变体，并介绍了其激活参数。有人认为即使是微小型号也无法在 4080 上运行。有人觉得 DeepSeek 虽好，但近期表现不佳，也有人反驳称其 R1 很棒。有人探讨了为何没有更多针对单一编程语言训练的编码模型，有人认为这是成本与性能的权衡。有人对模型的社区支持表示担忧，认为其质量一般但吞吐量可能不错，还提到了模型的新特性和扩展词汇。

在讨论中，存在一些共识，比如大家都对模型的发展和表现非常关注。特别有见地的观点如有人认为统一策略的模型有其优势，但也怀念单一编码模型。

总之，这次关于“Deepseek-ai/deepseek-vl2”的讨论充分展示了大家对该模型的期待和思考。