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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

这个讨论是围绕Deepseek V3 Chat版本权重上传到Huggingface展开的。大家从不同角度进行了探讨,包括对模型规模的惊叹,运行方法的疑惑,硬件需求的争议,也有人将其与其他模型对比或者提及相关的量化类型等技术问题。同时还出现了关于Elon Musk在[X.AI]情况的讨论,整体氛围既有技术讨论的严肃,也有不少幽默调侃的轻松元素。

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个分片这一情况比较意外
    • 反对声音:无
  2. 🔥 运行Deepseek V3 Chat版本所需的硬件资源存在争议
    • 正方观点:家庭电脑性能限制可能影响运行,不同硬件配置下运行速度和成本不同
    • 反方观点:有观点认为可以相对容易运行
  3. 💡 处理10000 tokens上下文在不同量化下所需硬件资源不同
    • 不同量化类型下模型和KV缓存占用显存有差异,相加得到总显存需求
  4. 👍 对Deepseek V3 Chat版本充满期待
    • 支持理由:认为项目有价值,值得投入资源
    • 反对声音:无
  5. 🔥 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Groq2甚至可能Groq3
    • 反方观点: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:以幽默的方式回应163个分片需要163个GPU
  3. “👀 685B params”
    • 亮点:直接指出模型的规模参数
  4. “😂 对于10 000 tokens上下文(输入 + 输出),你将需要四块RTX 3090用于一位量化。”
    • 亮点:具体举例说明量化下的硬件需求
  5. “🤔 Alright guys, its time to sell my house and buy gpus to power this bad boy”
    • 亮点:用夸张的说法表达对项目的期待

情感分析

总体情感倾向是积极和好奇的。主要分歧点在于运行Deepseek V3 Chat版本的硬件需求方面,有人认为家庭电脑难以运行,有人觉得相对容易。可能的原因是大家的硬件条件和对模型运行要求的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:Deepseek V3的不同版本(如Lite版本)可能会成为后续讨论的关注点。
  • 潜在影响:对人工智能模型开发、运行等技术领域可能会产生影响,例如促使更多人关注硬件资源与模型运行的关系。

详细内容:

标题:关于 Deepseek V3 Chat 版本权重的热门讨论

在 Reddit 上,一个题为“Deepseek V3 Chat version weights has been uploaded to Huggingface”的帖子引起了广泛关注。该帖子提供了相关链接:https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3 ,获得了众多点赞和评论。

帖子引发的主要讨论方向包括模型的规模、运行所需的硬件配置、与其他模型的比较等。其中的核心问题或争议点在于家庭用户能否在未来实现运行该模型,以及不同硬件配置对运行效果的影响。

在讨论中,有人认为 163 个分片令人惊讶;有人调侃只要买 163 个 GPU 就行。有人提到该模型有 6850 亿个参数,惊呼其规模庞大。

有人认为竞争是好事,就像奥运会一样,能促进技术发展。还有人质疑马斯克的模型是否应该开源。也有有趣的观点,如“如果精神崩溃能让我赚 3000 亿美元,那让崩溃开始吧!”

关于运行该模型的硬件配置,讨论非常热烈。有人认为家庭用户在未来 20 年有可能运行,只要家庭电脑足够强大;有人指出已经可以相对容易地运行,比如比 llama 3 405b 或 mistral large 更容易;有人认为需要大量便宜的内存;有人认为 CPU 推理对于这种规模的模型速度太慢,API 是更好的选择;但也有人认为 CPU 运行速度并不慢。

例如,有用户分享道:“我正在运行 llama 3.3 70b/qwen 72b,在 24gb 的 Tesla 和 11gb 的 1080 ti 上,能达到约 6 - 7 t/s 的速度,我认为这对于本地 llm 来说是正常速度。”

讨论中的共识在于大家都关注如何以更高效、更经济的方式运行该模型。特别有见地的观点是指出了该模型的 MoE 结构能够在较低成本下实现较高性能。

总之,关于 Deepseek V3 Chat 版本权重的讨论展示了大家对技术发展的热情和思考,也为相关领域的发展提供了多样的视角和思路。