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兄弟，我真的很喜欢这个新模型！我在这个领域工作了5年，发现根本无法在任何最先进（SOTA）的模型供应商那里构建稳定的工作流程。他们总是在后台改动东西，这影响了模型的行为和交互方式。就像在流沙上盖房子一样——非常令人沮丧。（是的，我使用API，也有类似的问题。）我一直都看到开源模型的潜力并且一直在使用它们，但在智能方面，我从未觉得它们有那种优势。它们不错，但还不够好。然后12月到了，随着新的Gemini变体的发布，这是很棒的一个月。就我个人而言，在此之前，我使用Claude、ChatGPT甚至早期的Gemini变体时都很艰难——有段时间它们都变得非常糟糕。就像人工智能末日之类的。但现在呢？我们终于又能得到很长、很详尽的回复了，模型也不会强行在所有内容里加入话题标签、注释或者修订内容了。真的很烦人。我们公司里有人因为它变得太差劲而直接不再使用任何人工智能助手了。现在我们又行了，宝贝！DeepSeek - V3真的很棒。6000亿参数似乎有某种优势。我不会假装知道这个模型内部是怎么运作的，但它已经成为我日常使用的模型，我很喜欢它。我喜欢能够深入探究问题诊断，而且只需使用像‘只做这个’这样的语言就很容易让它在超长输出和简短精炼的答案之间切换。它功能多样且可靠，还不摆架子（去你的Claude）。现在形势一片大好。我对2025年充满期待。人工智能的未来看起来很光明。感谢阅读我的碎碎念。祝所有疯狂的家伙新年快乐。尽量别用超频的设备把你妈妈的地下室烧了。干杯！

讨论总结

原帖作者分享了自己在人工智能领域的工作经历，表达对DeepSeek - V3的喜爱，认为其600亿参数是个优势，使用体验好。评论者们围绕DeepSeek - V3展开多方面讨论，包括它的部署是否需要GPU服务器集群、在不同硬件配置下的运行速度、与其他模型相比的速度快慢、是否存在营销炒作、性价比如何、是否涉及数据安全等，还有人分享自己的使用体验或对原帖表示质疑。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek - V3不需要GPU服务器集群来部署
    • 支持理由：DS3是MoE且只有35B活跃参数，可通过DDR4内存填充四通道（八通道更好）系统来运行Q4。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek - V3在长文本语境下响应慢
    • 正方观点：评论者亲身使用中感受到该问题，经常切换到Gemini 1206 exp。
    • 反方观点：有人认为用于编码时速度不是关键因素。
  3. 💡 DeepSeek - V3性价比高，有助于降低市场价格
    • 解释：与其他SOTA模型相比，中国推出DeepseekV3有助于降低市场价格，对消费者有利。
  4. 💥 原帖有“水军”之感
    • 支持理由：某些平台在模型发布前有类似“水军”操作现象。
    • 反对声音：不应因模型是中国的就一概否定，应进行测试比较。
  5. 🤔 在工作中使用DeepSeek - V3涉及与中国分享公司数据是不当行为
    • 支持理由：未给出具体理由，只是表达这种观点。
    • 反对声音：有调侃和不认同这种观点的回复。

金句与有趣评论

  1. “😂 600 billion parameters seem to be a sweet spot of some kind.”
    • 亮点：多次被提到，说明这一参数是DeepSeek - V3的一个重要优势。
  2. “🤔 I love how you can really dig deep into diagnosing issues, and it’s easy to prompt it to switch between super long outputs and short, concise answers just by using language like "only do this."”
    • 亮点：体现DeepSeek - V3使用的灵活性。
  3. “👀 Is good but I’m constantly frustrated by its super slow responses for long contexts.”
    • 亮点：直接指出DeepSeek - V3在长文本语境下的速度问题。
  4. “😉 Tribalism is a lame feature humanity should leave in the past.”
    • 亮点：在关于中国模型可能存在审查等情况的争议讨论中，表达不应有偏见的观点。
  5. “🤨 You think us vs. them psychology still has a positive impact on society?”
    • 亮点：在中美信息控制对比的讨论中提出思考性问题。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面评价也有负面评价。正面评价主要集中在DeepSeek - V3的使用体验好、参数优势、灵活性等方面；负面评价则包括质疑其是否被过度夸赞、存在性能问题等。主要分歧点在于对DeepSeek - V3真实性能的看法，以及原帖是否存在推广嫌疑。可能的原因是不同用户的使用场景、对模型的期望以及个人偏好不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于中国模型是否会因审查等因素影响发展，以及中美在人工智能领域的信息控制对比可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果DeepSeek - V3真的如一些人所说性价比高，可能会促使更多人使用，从而影响人工智能模型的市场格局；关于模型是否存在审查等问题的讨论可能影响用户对中国模型的信任度。

详细内容：

《Reddit 热议：DeepSeek V3 模型引发的激辩》

近日，Reddit 上关于 DeepSeek V3 模型的讨论热度高涨。原帖作者称对这一模型喜爱有加，还分享了自己在该领域的工作经历和使用其他模型时遇到的问题。该帖子获得了众多关注，评论数众多，引发了关于模型性能、部署需求、与其他模型对比等多个方向的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析：

  • 有人认为 DeepSeek V3 表现出色，如[HarambeTenSei]觉得它很好，但指出无法在没有 GPU 服务器集群的情况下进行部署。
  • 也有人对 Nvidia GPU 的统治地位提出质疑，像[diff2]就不理解为何不能对其进行逆向工程。
  • 关于模型的实际应用，[realJoeTrump]分享了自己的运行命令和内存使用情况。
  • 在模型的评价方面，观点存在分歧。[ThreeKiloZero]对其质量表示怀疑，而[Odd-Environment-7193]则认为对自己而言它比其他模型更好。
  • 还有人讨论了模型在不同场景下的表现，如[TeacherFantastic8806]提到 Deepseek 在编码方面的效果，以及使用时间对其性能的影响。

总的来说，关于 DeepSeek V3 的讨论展现了大家对其性能、应用和未来发展的高度关注，各种观点的碰撞也反映了该领域的复杂性和多样性。未来，DeepSeek V3 能否在竞争激烈的模型市场中脱颖而出，还有待进一步观察。