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帖子仅提供了DeepSeek - V3 - Base模型在Hugging Face平台（https://huggingface.co/deepseek - ai/DeepSeek - V3 - Base）的链接，无更多内容

讨论总结

整个讨论围绕DeepSeek - V3展开。从对其强大的调侃，到技术层面如模型结构、训练精度、配置文件等深入分析，再到运行所需的硬件条件、成本，以及一些使用者的期待、疑惑等情绪表达，氛围较为活跃，包含多种不同的讨论方向。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek V3有类似鲸鱼般庞大或强大的特点
    • 支持理由：评论者Morphix_879将其形容为“legit whale”
    • 反对声音：无
  2. 🔥 模型为MoE模型，这对内存使用无帮助但运行时计算强度低，对托管方和组织有意义
    • 正方观点：从模型结构和运行特点出发，这种模型结构有特定优势
    • 反方观点：无
  3. 💡 运行该模型需要较大的RAM，在消费级主板上难以实现，服务器主板可以满足但成本较高
    • 解释：从模型参数规模和硬件要求进行分析
  4. 👍 希望DeepSeek V3能在笔记本电脑运行
    • 支持理由：部分用户希望在自己的设备上运行该模型
    • 反对声音：可能运行很慢
  5. 🔥 认为DeepSeek V3规模太大是令人遗憾的事情
    • 正方观点：规模大可能带来不便
    • 反方观点：大型模型可利用价值高，小模型会跟进是值得高兴的

金句与有趣评论

  1. “😂 Morphix_879: Now thats a legit whale”
    • 亮点：形象地用“鲸鱼”来形容DeepSeek V3的庞大或强大
  2. “🤔 adumdumonreddit: We’re gonna need a bigger boat…”
    • 亮点：幽默地回应前面关于“鲸鱼”的说法，表示面对强大的东西需要更多应对措施
  3. “👀 DFructonucleotide: So that is 257/9\\~28.6x sparsity in MLP layers… Simply crazy.”
    • 亮点：揭示了模型在MLP层的稀疏度情况
  4. “😂 Calcidiol: It’ll run on a raspberry PI. Just. Very. Very. Very. Slowly.”
    • 亮点：诙谐地表示模型能在树莓派运行但速度极慢
  5. “🤔 realJoeTrump: so sad it is too huge”
    • 亮点：直白地表达对模型规模太大的遗憾

情感分析

总体情感倾向较为复杂。有正面调侃如将DeepSeek V3比作强大的鲸鱼，有对其技术上的好奇与探索，也有负面情绪如对其规模太大表示遗憾、不满。主要分歧点在于对模型规模的看法，部分人认为大规模是优势，部分人则认为规模过大带来不便，可能是由于不同用户的需求和使用场景不同导致。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于是否会有更小版本的DeepSeek V3以及模型在不同硬件设备上的优化运行。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发中硬件配置选择、模型优化方向有一定的参考意义，可能影响相关研究人员对模型结构和规模的设计思路。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 DeepSeek V3 的热门讨论

近日，Reddit 上关于 DeepSeek V3 的讨论热度颇高。原帖https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-Base引发了大量关注，获得了众多点赞和评论。讨论主要围绕该模型的参数规模、运行所需的硬件条件以及性能表现等方面展开。

有人指出，该模型似乎已预量化为 FP8，这并非其训练时的完整 BF16 权重。还有人认为，鉴于它试图竞争的模型规模，当前的大小并非不合理，只是这类规模的模型公开发布并不常见，而且其为 MoE 模型，虽不利于内存使用，但运行时的计算强度较低，这对托管提供商和计划使用该模型的组织很重要。同时，发布基础模型也是重大消息，这可能是目前发布的最大的开放基础模型。

有人将其与其他模型进行了对比，如 Llama 3。有人分享说，经过粗略计算，激活的参数数量接近 31B，不确定其注意力架构，配置文件中有许多在常规密集模型中不常见的内容。

对于运行该模型的硬件需求，有人认为需要配备足够内存的服务器主板，甚至可能需要双插槽 EPYC 等高端配置。也有人提到在 Raspberry PI 上运行的可能性，虽然速度会非常慢。

有用户分享道：“我刚买了一个新的双 Epyc 主板，花了 1500 美元，还买了 2×7R32 花了 800 美元，16 × 64Go DDR4@ 3200 花了 2000 美元。真希望有时间组装它来运行这个大家伙！”

关于运行速度，有人认为在 CPU 上运行速度可能不会很快，也有人提到使用特定硬件和设置可能会有所改善。

讨论中也有一些有趣的观点，比如有人调侃“在 Raspberry PI 上运行，速度可能慢到让人崩溃”，还有人希望能看到该软件的更多更新和优化。

总的来说，Reddit 上关于 DeepSeek V3 的讨论展现了大家对这个大型模型的浓厚兴趣和深入思考，同时也反映了在模型应用和硬件配置方面的诸多争议和探讨。