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免责声明 - 我很难找到这些模型之间的直接比较，这很奇怪，因为它们来自同一家公司？我的数据来自[https://github.com/deepseek -ai/DeepSeek -V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf](https://github.com/deepseek -ai/DeepSeek -V3/blob/main/DeepSeek_V3.pdf)和[https://api -docs.deepseek.com/news/news1120](https://api -docs.deepseek.com/news/news1120)。情况似乎比较复杂。例如，r1 -lite -preview在AIME上的得分为52.5，而v3的得分为39.2。另一方面，v3在GPQA Dimaond上以59.5比58.5胜过r1 -lite -preview。在Codeforces上，两者使用不同的单位列出，但我认为r1 -preview获胜？r1 -lite -preview被列为1450，而v3处于第51.6百分位数。查看Codeforces网站，我很确定1450胜过第51.6百分位数，但我可能错了。我知道r1 -lite -preview被作为推理模型进行营销，但如果你阅读v3的论文，他们说它也通过r1的蒸馏（我认为他们用于蒸馏的是完整的r1，而不是preview，但我从论文中无法判断）被训练为推理器。不管怎样，这不是对DeepSeek的攻击，他们已经制作了两个很棒的模型。

讨论总结

帖子主题是DeepSeek - R1 - Lite - Preview在多个基准测试中似乎优于DeepSeek V3，但V3却获得更多炒作的原因。评论者从不同角度进行分析，包括模型的结构关系、性能表现、适用场景、价格因素等，整体讨论氛围比较理性且专注于技术层面的探讨。

主要观点

  1. 👍 v2.5是R1的引擎所以v3能构建更强R1
    • 支持理由：未提及
    • 反对声音：无
  2. 🔥 R1 - lite - preview的性能与推理时间扩展有关
    • 正方观点：R1 - lite - preview通过推理时间扩展产生更多输出令牌从而获得性能表现
    • 反方观点：无
  3. 💡 r1在编码、逻辑谜题和数学方面表现好，V3在多种任务方面占优
    • 解释：不同的模型在不同任务类型上各有优势，r1在特定理性任务表现好，V3在更多创作性、知识型等任务占优
  4. 🤔 DeepSeek - V3不会总是先进行大量推理再作答
    • 解释：这是V3的特性，即便经过推理训练，也不总是运用庞大推理链作答
  5. 🌟 V3出名是因为价格便宜
    • 解释：相比其他类似模型，V3价格低廉是其出名的一个因素

金句与有趣评论

  1. “😂 Because v2.5 is the engine of R1 So you could build an even stronger R1 on top of v3 Simple as that”
    • 亮点：简单直白地解释了v3与构建更强R1的关系
  2. “🤔 R1 - lite - preview is getting that perfromance as a result of inference time scaling meaning it generates a lot more output tokens.”
    • 亮点：清晰阐述R1 - lite - preview性能获取的原因
  3. “👀 r1 is good for Coding, Logical Puzzles, and Math.”
    • 亮点：简洁指出r1在特定任务方面的优势
  4. “😉 V3 does not systematically use a huge reasoning chain before giving the answer, even if it was trained on some reasoning.”
    • 亮点：点明V3的推理特性
  5. “💥 Well, one of the reasons for V3 going famous is how ridiculously cheap it is.”
    • 亮点：强调价格便宜对V3出名的重要性

情感分析

总体情感倾向为中性。主要分歧点在于对两个模型不同的性能评价和热度差异的理解。可能的原因是大家从不同的角度（如技术、成本、应用场景等）去看待这两个模型，所以会有不同的观点。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何优化推理模型的性能，以及如何综合各方面因素评价模型的优劣。
  • 潜在影响：对人工智能模型开发和评估领域可能产生影响，促使开发者更全面地考虑模型的各个特性，在宣传推广模型时也能更精准地定位目标受众。

详细内容：

标题：DeepSeek-R1-Lite-Preview 与 DeepSeek V3 引发的热议

在 Reddit 上，一个关于“DeepSeek-R1-Lite-Preview 似乎在多个基准测试中胜过 DeepSeek V3，可为何 V3 获得了更多的关注？”的帖子引起了广泛讨论。该帖子获得了众多关注，评论众多。

原帖作者表示在寻找这两个模型的直接对比时遇到困难，还列举了它们在不同测试中的表现数据，并提出对 DeepSeek 两个模型的一些疑问。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为因为 v2.5 是 R1 的引擎，所以可以在 v3 基础上构建更强大的 R1。也有人指出 R1 的输出被用于训练 v3。还有观点认为 R1 输出的是完整的 R1，而非预览版。有人觉得由于 R1 被用于训练 V3，可能会进入一个良性循环。 对于模型的性能和特点，有用户称 R1-lite-preview 在推理时间缩放方面表现出色，因此生成更多输出令牌。但对于在意成本、延迟和响应时间的情况，V3 往往是更好的选择。不同用户在测试中得出了不同的结果，比如在某些情况下 R1 使用的令牌比 V3 少，而在另一些情况下则相反。 还有人认为 R1 在编码、逻辑谜题和数学方面表现较好，而 V3 在创意、阐述、文案写作等众多方面占据优势。并且 V3 在知识量、延迟和令牌使用方面表现更佳。

同时，也有观点指出 V3 出名的原因包括价格低廉、速度快等。有人认为推理模型适合特定任务，而非全能。

讨论中的共识在于认可 DeepSeek 做出了两个出色的模型。而特别有见地的观点是关于模型之间可能存在的良性循环，这丰富了对模型发展的想象。

总的来说，关于 DeepSeek-R1-Lite-Preview 与 DeepSeek V3 的讨论反映了人们对不同模型特点和应用场景的深入思考。未来，随着技术的发展，它们或许会有更出色的表现和应用。