原贴链接

从3月开始，DeepSeek生成1美元价值的代币将需要近5个小时。而使用Sonnet，仅需18分钟就能完成相同价值代币的生成。这太让我震惊了。

讨论总结

该讨论围绕DeepSeek展开，主要源于DeepSeek生成价值1美元的代币需要近5小时，而Sonnet只需18分钟这一现象。大家从不同角度进行讨论，包括DeepSeek与其他模型的性能比较、质量评估、上下文大小、审查情况等，还涉及到模型运行的硬件成本、知识提取任务中的模型测试等方面内容，参与者态度多样，讨论氛围热烈。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek生成价值1美元的代币耗时远长于Sonnet
    • 支持理由：原帖给出两者耗时对比数据。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek的质量与Sonnet相当
    • 正方观点：部分用户在使用中发现质量方面没有明显差异。
    • 反方观点：有用户认为在创意写作方面DeepSeek不如Sonnet。
  3. 💡 DeepSeek存在上下文大小的问题
    • 支持理由：有用户在使用中发现该问题。
    • 反对声音：有用户表示自己尚未遇到此问题。
  4. 💡 如果需要大的上下文，Gemini是较好的选择
    • 支持理由：有用户根据自身经验推荐。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 在Next.js方面，DeepSeek的表现不错，有时甚至优于Claude 3.5 Sonnet
    • 支持理由：有用户在Next.js使用场景下进行测试得出结论。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Specter_Origin：Not to mention the quality so far I have seen is on par with Sonnet.”
    • 亮点：直接表明对DeepSeek质量的看法，与Sonnet相当，是对DeepSeek质量的一种认可。
  2. “🤔 No - Conference - 8133：I tried it with Next.js (mainly what I do) and it’s actually pretty good. Like, sometimes even better than Claude 3.5 Sonnet. It’s a truly good model”
    • 亮点：在特定场景Next.js下对DeepSeek的积极评价，且与其他模型比较后得出肯定结论。
  3. “👀 hedonihilistic：The problem is context size.”
    • 亮点：直接指出DeepSeek存在的问题，引起大家对这一问题的关注。
  4. “😂 henryclw：I wish I could host this beast locally”
    • 亮点：表达了想在本地托管模型的愿望，引出后续关于硬件成本等相关讨论。
  5. “🤔 Snoo_57113：Deepseek works better for my use case, less censorship.”
    • 亮点：提到DeepSeek审查较少，是关于DeepSeek审查情况的一个观点。

情感分析

总体情感倾向比较复杂。部分用户对DeepSeek的性能、质量表示认可，持正面情感；但也有用户指出DeepSeek存在诸如生成代币耗时过长、上下文大小问题、API返回速度慢等问题，持负面情感。主要分歧点在于DeepSeek的性能表现以及审查情况等方面。可能的原因是不同用户的使用场景、需求以及对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：围绕DeepSeek的审查机制以及如何在本地以合理成本运行模型可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果关于审查机制的讨论深入，可能会影响DeepSeek在不同用户群体中的使用情况；而对本地运行模型成本的探讨，可能促使相关技术的优化或者硬件市场的调整。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek 生成代币价值及相关讨论的热门话题

最近，Reddit 上有一个关于 DeepSeek 的热门讨论帖引起了大家的关注。帖子称从三月份开始，DeepSeek 将需要将近 5 个小时才能生成价值 1 美元的代币，而 Sonnet 仅需 18 分钟。这一对比令人震惊，该帖获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为 DeepSeek 的质量与 Sonnet 相当。有用户分享自己使用 Next.js 的体验，称其效果不错，有时甚至比 Claude 3.5 Sonnet 还要好。也有人指出问题在于其上下文大小。还有人表示 160k 的参数对于 2024 年 12 月来说太小了。有人提到服务器的问题，也有人关心能否在本地运行 DeepSeek 等。

在讨论中，各种观点激烈碰撞。比如，有人觉得 DeepSeek 的性能出色，是编码和实用数学方面质量最高的模型。有人分享自己下载相关应用并添加 API 的经历，还有人对其在 UI 设计方面的表现发表看法。

特别有见地的观点如，有人认为中国政府在这方面并非不良参与者，认为中国的体制有其独特的优势。

同时，也存在一些争议点，比如对于 DeepSeek 模型的性能、成本、数据存储以及与其他模型的比较等方面，大家各持不同看法。但也有共识，即认为 DeepSeek 有其优势和潜力。

总的来说，关于 DeepSeek 的讨论展现了大家对其的关注和思考，也为我们更全面地了解这一模型提供了丰富的视角。