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DeepSeek V3的聊天版权重已被上传至Huggingface（网址：https://huggingface.co/deepseek - ai/DeepSeek - V3）

讨论总结

这个讨论是基于Deepseek V3 Chat版本权重上传到Huggingface这一事件展开的。讨论内容涉及多个方面，包括对模型规模的惊叹、运行所需的硬件资源（如GPU、内存等）、不同量化下的硬件需求、运行速度、版本差异等。同时也有对开源与专有技术的比较（提及Elon Musk的相关情况），还有不少用户表达了对Deepseek V3相关版本（如Lite版本、官方r1模型）的期待，整体氛围比较轻松，有很多幽默调侃的内容。

主要观点

  1. 👍 对Deepseek V3 Chat版本权重的163个分片表示惊叹
    • 支持理由：163个分片数量较多，引发人们的惊讶
    • 反对声音：无
  2. 🔥 认为开源模型表现可能优于Elon Musk的模型
    • 正方观点：开源模型表现优于Elon Musk过度炒作的Groq2甚至可能是即将推出的Groq3，投入数十亿到专有技术却被开源社区超越具有讽刺性
    • 反方观点：无
  3. 💡 家庭电脑要足够强大才能运行Deepseek V3 Chat可能需要20年
    • 支持理由：可能当前硬件水平与模型运行需求差距较大
    • 反对声音：有观点认为现在就可以相对容易地运行该模型
  4. 💡 处理10 000 tokens上下文在不同量化下所需硬件资源不同
    • 支持理由：通过具体量化类型下所需显存大小的计算得出
    • 反对声音：无
  5. 💡 对Deepseek V3 Chat版本GGUF格式的期待
    • 支持理由：希望模型能有该格式，可能会有更好的使用体验
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 Everlier：163 shards, oh my, they weren’t kidding.”
    • 亮点：简洁地表达出对163个分片的惊叹
  2. “🤔 shokuninstudio：It’s not a problem. Just buy 163 GPUs.”
    • 亮点：幽默地回应163个分片需要的资源
  3. “👀 Evening_Ad6637：Oh cool, then I’m almost there! I’m only 162 pieces short, yaaay”
    • 亮点：以幽默的方式表达自己距离拥有163个GPU还差很多的无奈
  4. “😎 685B params”
    • 亮点：简单直接地指出模型的规模参数
  5. “🤨 谁还会认为Elon Musk在[X.AI]有精神崩溃呢，在意识到一个开源模型的表现优于他过度炒作的Groq2甚至可能是即将推出的Groq3之后？”
    • 亮点：提出一种对Elon Musk情况的新看法

情感分析

总体情感倾向比较积极，大家对Deepseek V3 Chat版本表现出好奇、期待等正面情绪。主要分歧点在于运行模型所需的硬件条件以及运行的难易程度，可能的原因是不同用户的硬件环境和对模型的理解程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于Deepseek V3 Chat版本在不同硬件下的运行测试和性能比较的讨论。
  • 潜在影响：如果Deepseek V3 Chat在各种硬件上能够高效运行，可能会推动相关技术在家庭用户中的普及，也可能影响开源与专有技术的竞争格局。

详细内容：

标题：关于 Deepseek V3 Chat 版本权重的热门讨论

最近，Reddit 上一则关于“Deepseek V3 Chat 版本权重已上传至 Huggingface”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了相关链接https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3，吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。讨论主要围绕模型的运行条件、性能表现、与其他模型的比较等方面展开。

讨论焦点与观点分析： 有人表示 163 个碎片数量惊人。也有人认为这不是问题，只要买 163 个 GPU 就行。还有人觉得自己就差 162 个，表现出一种乐观又无奈的态度。 有用户提到模型参数达到 685B，惊叹其规模之大。 有人认为竞争是好事，就像奥运会一样，只要有频繁持续的竞争，就能激励各方不断创新。 有人质疑马斯克的模型是否开源。 有人打趣说如果精神崩溃能赚 3000 亿美元，那崩溃也无妨。 有人认为马斯克在这方面不是最差的，至少他在发布新版本时会公开旧模型的权重。 也有人觉得马斯克总是被过度提及。 关于如何运行该模型，有人提出用 API，有人认为在梦中才能实现。 有人提到可以使用 Ktransformer ，还有人认为分布式方式可行。 有人认为家庭用户在 20 年内能运行该模型，也有人觉得这需要大量内存，比如 384GB 甚至更多。 有人认为尽管模型很大，但在 CPU 上运行速度也不慢，也有人认为 CPU 推理对于这种规模的模型来说太慢，应该依靠 API 以获得更好的用户体验。

总之，Reddit 上关于 Deepseek V3 Chat 版本权重的讨论十分热烈，观点多样，为我们理解这一模型提供了丰富的视角。