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讨论总结

该讨论围绕Deepseek V3在livecodebench的表现展开。包括Deepseek V3的计算量、提示缓存优势等，还有人期待它得到更多计算资源以创造更好成果。同时对标题中“non - reasoning”一词有疑惑和争论，也涉及不同编码模型如Claude Sonnet、o1 mini等的性能比较与价格因素考量，整体氛围积极且充满对技术探索的热情。

主要观点

  1. 👍 Deepseek以较少计算量达成成果
    • 支持理由：imDaGoatnocap提到仅用550万美元计算量达成成果
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Deepseek在提示缓存方面有引领行业之处
    • 正方观点：nullmove指出率先引入提示缓存，行业勉强跟进
    • 反方观点：无
  3. 💡 除基准测试外，需关注Deepseek实际表现
    • 解释：ThreeKiloZero试用API得到不佳结果，强调实际表现重要性
  4. 💡 Claude Sonnet从用户角度在多方面仍占优
    • 解释：frivolousfidget称价格、执行时间和实际性能方面优于o1 - mini
  5. 💡 Deepseek定价相比Sonnet3.5可忽略且性能不错
    • 解释：adityaguru149指出定价可忽略且性能相似甚至更好

金句与有趣评论

  1. “😂 They did this with only $5.5M of compute lol”
    • 亮点：简洁地指出Deepseek以较少计算量达成成果
  2. “🤔 They also introduced prompt caching first which led to industry begrudgingly following.”
    • 亮点：强调Deepseek在提示缓存方面的引领地位
  3. “👀 I hope to give closedai’s GPU to deepseek, and I am looking forward to what magical things they will bring to open source LLM with so much computing power.”
    • 亮点：表达对Deepseek得到更多资源后的期待
  4. “🤔 super impressive.”
    • 亮点：简单直接地表达对Deepseek V3的正面评价
  5. “👀 Every model reasons.”
    • 亮点：对“non - reasoning”描述提出质疑的关键观点

情感分析

总体情感倾向积极正面，多数评论者对Deepseek V3的成果表示认可，对其未来发展充满期待。主要分歧点在于对“non - reasoning”一词的描述是否恰当，以及不同编码模型性能比较方面。对“non - reasoning”描述产生分歧可能是因为大家对模型推理能力的定义理解不同，编码模型性能比较的分歧源于各自使用场景和体验的差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：Deepseek后续推出推理版本后的表现。
  • 潜在影响：对开源大型语言模型（LLM）的发展可能产生推动作用，促使更多公司在计算量优化、提示缓存等方面进行探索，也会影响用户在编码模型选择上的考量。

详细内容：

《关于 Deepseek V3 在 livecodebench 上的热门讨论》

在 Reddit 上，一个关于“Deepseek V3 on livecodebench (highest non-reasoning model)”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了https://imgur.com/a/RVC6gB0的内容，获得了众多的点赞和大量的评论。

讨论主要围绕着 Deepseek V3 的性能、与其他模型的比较以及其在不同任务中的表现展开。有人指出，Deepseek V3 仅用 550 万美元的计算就做到了当前的成果。还有人提到，Deepseek V3 率先引入了提示缓存，这导致整个行业不得不跟进，而 Anthropic 仍未自动实现这一点，其缓存的有效期也很差。

有用户希望能把 closedai 的 GPU 给 Deepseek，并期待它为开源 LLM 带来神奇的变化。但也有用户表示，在实际使用 Deepseek V3 的 API 时，它输出了约 2000 个无意义的标记，在编程方面的表现不如 Sonnet 甚至 GPT。不过，也有用户表示自己的体验完全相反，认为 Deepseek V3 在编程任务中的表现优于 o1 和 Sonnet。

比如，有用户分享道：“对于我来说，它在编程任务中的表现优于 o1 和 Sonnet。我目前还没有使用他们的 API，而是基于他们的网页聊天界面。我看到了非常好的结果。”

有人认为 Deepseek V3 编写的 Python 代码与 GPT 4o 和 Claude 3.5 Sonnet 非常相似，但在前端复杂 UI 代码的编写上表现不佳，Claude 在处理边缘情况时表现最佳，GPT 的表现也类似。

关于 Deepseek V3 与其他模型的比较，有人认为 Sonnet 在价格、执行时间和实际性能方面仍优于 o1 - mini，对于非研究人员和实际用户来说仍然是首选。但也有人认为 Deepseek 的定价相比 Sonnet 3.5 具有优势，性能也相似甚至更好。

在这场讨论中，对于“non-reasoning”的含义也存在争议。有人认为这是一种描述不准确的说法，应该用“thinking, reflecting, chain of thought”之类的表述。

总的来说，关于 Deepseek V3 的讨论呈现出了多样化的观点和丰富的经验分享，其在不同场景中的实际表现和与其他模型的对比成为了大家关注的焦点。但究竟哪个模型更适合不同用户的需求，还需要更多实际的测试和比较。