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仅提供了Deepseek V3的GitHub链接：https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3

讨论总结

这是关于DeepSeek - V3发布的讨论。主要话题包括模型的架构创新、预训练效率、在不同语言上的能力、与其他竞品的比较、运行所需的硬件条件以及成本考量等。大部分评论者对DeepSeek - V3持有积极态度，认为它在很多方面表现出色，但也有少数人对其持保留态度，还有部分人在寻求技术相关的答疑。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek - V3在架构上有创新策略和训练目标
    • 支持理由：如在高效的DeepSeek - V2架构基础上开创了无辅助损失的负载均衡策略等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek - V3预训练效率成果显著
    • 正方观点：采用多种方式提升效率，用较少的GPU时长完成预训练并得到目前最强开源基础模型。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 DeepSeek - V3的发布体现出中国在AI领域创新上的成果
    • 解释：模型的成功发布展示了中国在AI技术研发方面的创新能力。
  4. 💥 DeepSeek - V3模型许可证有一定限制
    • 解释：部分用户提及许可证存在限制，但未详细阐述限制内容。
  5. 🌟 Deepseek V3很有效且14T令牌性价比高
    • 支持理由：评论者shing3232认为其非常有效，14T令牌物有所值。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 shing3232: That’s super effective. money well worth for 14T token.”
    • 亮点：直接表达对DeepSeek - V3性价比的肯定。
  2. “🤔 In paper authors says that improve multilingual capabilities beyond English and Chinese. Btw, V3 (and V2) good in Russian that many open source model failed.”
    • 亮点：说明模型的多语言能力超出英/汉，在俄语上表现优于很多开源模型。
  3. “👀 Ok_Warning2146: It is an MoE model. So it can be served by CPU on DDR5 RAM for decent inference speed.”
    • 亮点：提供了模型在特定硬件上运行可获得不错推理速度的信息。

情感分析

总体情感倾向积极，大多数评论者对DeepSeek - V3的发布表示惊叹、认可其成果或者对其充满期待。主要分歧点在于部分人对其与其他竞品（如OpenAI或Claude）的比较上，有人认为DeepSeek - V3虽然免费试用但仍有理由使用其他知名模型。可能的原因是对新模型的信任度尚未完全建立，以及对已有知名模型的使用习惯等。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的量化方式（如1或2 - 位量化）、训练数据集是否发布。
  • 潜在影响：如果DeepSeek - V3在性能和成本上的优势得到更多认可，可能会影响其他开源模型的发展方向，也可能促使更多企业和开发者在相关项目中考虑使用该模型，推动AI技术在更多领域的应用和发展。

详细内容：

标题：DeepSeek V3 正式发布引发 Reddit 热烈讨论

DeepSeek V3 正式发布，相关帖子在 Reddit 上引起了广泛关注。帖子包含了项目链接（https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3），点赞数和评论数众多，主要讨论了模型的性能、成本、训练数据、适用硬件、语言能力等方面。

讨论焦点与观点分析如下：

  • 有人认为 260 万 H800 小时的训练时长较低，质疑能否以 1000 万美元训练自己的前沿模型。
  • 有人觉得美国前沿实验室变得懒惰，而中国人凭借此发布成果超越了他们。
  • 对于模型的许可使用，有人指出存在复杂的限制。
  • 有人讨论了模型在不同语言方面的表现，包括在俄语和藏语上的效果。
  • 关于运行模型所需的硬件配置，有人认为需要大量的内存和高端显卡，如 384GB 的 VRAM ，但也有人提出可以通过服务器和特定的配置来降低成本。
  • 对于模型与其他竞品的比较，有人认为 DeepSeek V3 在成本和性能比上有优势，但在某些基准测试中仍落后于 Claude Sonnet 3.5 。

总的来说，Reddit 上对于 DeepSeek V3 的讨论展现了大家对其的浓厚兴趣和多方面的思考，包括其优势、不足以及在不同场景下的应用前景。