原贴链接

https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek - R1

讨论总结

整个讨论围绕Deepseek R1和R1 Zero展开，涉及模型的多个方面，如模型的大小、运行设备、权重发布、是否开源、公司性质等，参与者分享了自己的期待、疑惑、推测和发现，整体氛围积极且充满技术探讨氛围。

主要观点

  1. 👍 模型很小，可以在简单设备上运行
    • 支持理由：如AaronFeng47提到模型仅1.52kb，小到能在类似烤面包机的设备上运行
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Deepseek开源o1级别模型令人惊喜
    • 正方观点：Ambitious_Subject108认为之前担心模型被隐藏在API之后，现在开源很了不起
    • 反方观点：无
  3. 💡 期待Deepseek R1相关模型
    • 解释：多位评论者表达了对Deepseek R1相关模型的期待，如认为Deepseek R1 lite比QWQ更好更精致
  4. 💡 对Deepseek - R1 Zero中的“Zero”含义感到疑惑
    • 解释：DFructonucleotide提出疑惑，vincentz42推测其为一个使用极少人类标注数据的模型
  5. 💡 运行模型可能需要多个高端GPU
    • 解释：一些评论者提到运行模型可能需要高端GPU，如vincentz42提到至少需要8x H200

金句与有趣评论

  1. “😂 Arduino nano Is the new h100 😂”
    • 亮点：以幽默的方式调侃了小型设备与高端设备的对比
  2. “🤔 Open sourcing an o1 level model is incredible, already feared they might hide this beauty behind an api.”
    • 亮点：表达出对Deepseek开源o1级别模型的惊喜
  3. “👀 You can almost run it with pen and paper.”
    • 亮点：用夸张的手法形容模型运行的简易性
  4. “😂 I am waiting for the C3P0 model. Without a model fluent in over six million forms of communication, I cannot enjoy my NSFW narratives.”
    • 亮点：幽默地表达对特定模型的期待
  5. “🤔 It was just a bad estimation off of model parameters and all that snazz. I clearly did some bad math.”
    • 亮点：坦诚地承认模型参数计算错误

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分评论者对Deepseek R1/R1 Zero表现出期待、赞赏或者好奇。主要分歧点在于对模型的一些推测和理解，如Deepseek - R1 Zero中的“Zero”含义、模型的参数大小等，这可能是由于技术信息的不完全公开或者个人理解的差异导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：如对proto - AGI将很快出现在家庭场景的预测可能引发后续关于人工智能发展趋势的讨论。
  • 潜在影响：如果Deepseek的模型在性能和应用上有突破，可能会对人工智能领域的发展、相关产品的竞争格局产生影响。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 Deepseek R1 / R1 Zero 的热门讨论

在 Reddit 上，一个关于“Deepseek R1 / R1 Zero”的帖子引发了广泛关注。该帖子提供了相关链接：https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1 ，获得了众多点赞和大量评论。

讨论的主要方向包括模型的参数大小、所需的 GPU 配置、是否为开源项目以及其与其他模型的比较等。

在讨论焦点与观点分析方面，有人惊叹模型仅有 1.52kb，甚至开玩笑说能在烤面包机上运行。有人认为 Arduino nano 堪比新的 h100。还有人指出模型的全权重已上线，且基于 DeepSeek v3，架构和参数数量相同。

关于模型参数，有人表示 685B 模型对于大多数人来说并非“本地”可运行，甚至有人认为达到了 99.999%。对于在本地运行所需的 GPU，有人提问，有人建议选择较旧的 GPU 集群运行，也有人认为性能会随 GPU 年代久远而下降。

有人称赞开源 o1 级模型很棒，担心其会隐藏在 API 之后，但也有人认为这不一定是长期的激情项目，可能只是暂时的。有人分享了与 CEO 的采访链接，探讨了公司的研究重点和商业模式。

对于模型的发布原因，有人猜测是因为 huggingface 限制了私人仓库的大小。

在有趣的观点中，有人期待 C3P0 模型，有人调侃每个单词都用不同的交流形式。

有人认为 R1 Zero 可能是一种训练时使用很少人工标注数据的模型，类似于 AlphaZero，此观点有待模型卡和技术报告确认。有人认为这意味着更多模型可以在无监督数据的情况下进行微调并发布。

关于模型的参数和版本，存在各种猜测和讨论，有人期待更小的版本，有人对其配置和性能感到困惑。有人质疑是否能在线测试，也有人指出已在 API 上线。

总的来说，Reddit 上关于 Deepseek R1 / R1 Zero 的讨论丰富多样，既有对技术细节的探讨，也有对其未来发展和应用的期待。