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讨论总结

这是一个关于deepseekv3 API上线的讨论。评论者们从不同角度对deepseekv3 API进行了探讨，包括对其运行的期待、可能的参数大小、与其他模型的性能比较、在编码方面的表现、运行速度等，还有人对帖子NSFW标记表示疑惑并得到解释，整体氛围积极，充满对该技术的好奇与探索。

主要观点

  1. 👍 对deepseekv3 API的运行充满期待。
    • 支持理由：评论者表达迫不及待想在特定配置下运行API。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 deepseekv3可能有600b参数且可能是MoE，相比v2.5规模更大。
    • 正方观点：从参数规模等方面进行推测。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 若deepseekv3有600B参数可能超越GPT - 4o。
    • 解释：通过与其他模型对比推测。
  4. 💡 Llama3.1 - 405B在部分任务比4o表现好。
    • 解释：根据经验和测试结果。
  5. 💡 4o不适用于所有任务。
    • 解释：实际测试中发现存在局限性。

金句与有趣评论

  1. “😂 Can’t wait to run it at IQ1_S on 128gb ram in ktransformers at 0.2 tok/s with hdd cache”
    • 亮点：生动表达出对运行API的急切期待。
  2. “🤔 Looks like it has 600b parameters, possible MoE?”
    • 亮点：对模型参数的合理推测。
  3. “👀 gengjiawen：coding is really good. aider benchmark outperform sonnet 3.5”
    • 亮点：指出deepseekv3在编码方面的优势。
  4. “😎 deepseek is insane”
    • 亮点：简洁表达对deepseek的惊叹之感。
  5. “🤣 It s a joke, new sota model make people exciting so it s nsfw lol”
    • 亮点：幽默解释帖子NSFW标记的原因。

情感分析

总体情感倾向积极，大家对deepseekv3 API上线充满兴趣与期待。主要分歧点较少，可能的原因是目前主要是对该API的初步探索与讨论，更多是分享信息和表达好奇。

趋势与预测

  • 新兴话题：随着更多人使用可能会有更多关于deepseekv3 API在不同场景下的性能测试。
  • 潜在影响：如果该API性能优秀，可能会对人工智能模型相关领域产生竞争压力，促使其他模型改进优化。

详细内容：

标题：DeepSeek V3 API 引发热烈讨论

最近，Reddit 上一则关于“Looks like deepseekv3 API is up”的帖子引起了众多关注。此帖不仅配有相关图片（但图片加载出现错误：https://i.redd.it/vxkmwpwljy8e1.jpeg），还引发了大量热烈讨论，收获了众多点赞和丰富的评论。

帖子中大家主要探讨了 DeepSeek V3 API 的性能、参数规模、与其他模型的比较等方面。有人表示迫不及待要在特定硬件配置下运行它；有人指出它似乎拥有 6000 亿参数，可能是 MoE 架构，且速度很快；还有人将其与 GPT-4o、Llama3.1-405B 等模型进行比较，认为其在某些任务上表现出色。

比如，有用户分享道：“如果这个模型真的拥有约 6000 亿参数，那它很可能是第一个真正超越 GPT-4o 的模型。之前的 Llama3.1-405B 在某些任务（比如英语写作）上的表现似乎优于 4o，但并非适用于所有任务。”

也有人在livebench.ai上对其进行测试，公布了详细的测试结果。同时，对于其为何参数规模大幅提升、是否为 MoE 架构等问题，大家各抒己见，有人认为更好的硬件和软件支持使得模型性能提升，也有人认为这是为了追赶 4o 级别性能。

总之，关于 DeepSeek V3 API 的讨论热烈且丰富，为相关领域的发展提供了多样的思考和见解。