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所有组：平均60.4，推理50.0，编码63.4，数学60.0，数据分析57.7，语言50.2，指令遵循80.9。

讨论总结

该帖子围绕DeepSeek V3在LiveBench上的基准测试结果展开讨论。大家从不同角度发表观点，包括模型的排名、推理能力的有无、模型的性能、硬件需求、与其他模型的对比等，同时还涉及到开源在人工智能领域的发展趋势等相关话题，整体讨论氛围积极且热度较高。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek V3在不考虑推理能力的情况下在世界LLM中排名第二。
    • 支持理由：根据给出的基准测试结果对比得出。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为DeepSeek V3是目前最好的开源权重LLM。
    • 正方观点：测试结果显示其在各方面表现优秀。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 推理的定义存在模糊之处，需要有思维链（CoT）长度限制或者成本列。
    • 解释：不同人对推理的理解不同，需要明确界定。
  4. 💡 模型不错但体积大，存在性能相关疑问。
    • 解释：部分用户认为模型体积大可能影响性能。
  5. 💡 认为开放模型达到了最先进水平。
    • 解释：从测试结果中看到开放模型的发展成果。

金句与有趣评论

  1. “😂 moe models moe problems”
    • 亮点：以幽默的方式调侃Moe模型存在的问题。
  2. “🤔 This would make it the second best non - reasoning LLM in the world, after Gemini Exp 1206, and the best open - weight LLM by far.”
    • 亮点：明确给出DeepSeek V3在不考虑推理能力时的排名情况。
  3. “👀 The definition is blurry \nWe need to have CoT length limits or a cost column.”
    • 亮点：指出推理定义的模糊性并提出解决思路。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点在于DeepSeek V3的推理能力以及一些模型性能方面的问题，如模型体积与性能的关系等。可能的原因是大家从不同的需求和角度出发，对模型有着不同的期望和评判标准。

趋势与预测

  • 新兴话题：DeepSeek V3包含强化学习算法后的发展、2025年人工智能领域的发展情况。
  • 潜在影响：对开源LLMs的发展有推动作用，可能影响相关领域对模型的选择和应用。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek V3 在 LiveBench 上的基准测试结果引发的热门讨论

在 Reddit 上，一则关于“Benchmark Results: DeepSeek V3 on LiveBench”的帖子引发了众多关注。此帖包含了详细的测试数据，如平均得分 60.4 以及各项具体能力的得分。该帖子获得了大量的点赞和众多评论。

讨论主要围绕着 DeepSeek V3 的性能、与其他模型的比较以及运行所需的硬件条件等展开。有人认为它是世界上第二好的非推理型 LLM，也有人指出其存在的问题，比如定义模糊，需要对推理长度进行限制或增加成本列。还有人觉得虽然成绩不错，但模型规模过大。

有用户提出疑问，比如不知道该模型每秒能达到多少令牌，以及如何获取访问权限等。也有用户表示对运行该模型所需的硬件条件感到好奇。

有人分享道：“作为一名长期关注该领域的研究者，我亲自测试了新模型的能力，发现其在 STEM 和代码方面表现强劲，指令跟随和通用实用性也不错，但推理能力存在明显缺陷。”

对于模型的性能评价存在分歧。有观点认为它在某些方面超越了其他模型，而也有人觉得与其他模型相比仍有不足。

核心争议点在于如何准确评估 DeepSeek V3 的性能和价值，以及它在众多 LLM 模型中的地位。同时，关于模型的规模、运行条件和实际应用效果等方面也存在不同看法。

在这场热烈的讨论中，各方观点精彩纷呈，既为我们展示了对新技术的期待，也反映出在评估和应用过程中的诸多思考。未来，随着技术的不断发展，相信这些问题将得到更清晰的解答。