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DeepSeek在其网站上刚刚上传了R1的6个蒸馏版本以及R1完整版，给出了https://huggingface.co/deepseek - ai/DeepSeek - R1 - Distill - Llama - 70B的链接

讨论总结

这个讨论主要围绕Deepseek上传的6个蒸馏版本的R1以及R1“full”版本展开。涉及的话题众多，包括模型性能比较、技术细节、商业使用、中国专利和知识产权、模型运行问题等。既有对Deepseek成果的赞赏，也有对模型性能的质疑和对相关技术原理的探讨，还有涉及到对中国在专利方面情况的争议等内容。

主要观点

  1. 👍 Deepseek上传“竞争对手”的微调版本令人意外且是厉害的举措
    • 支持理由：ResearchCrafty1804表示没想到Deepseek会这么做。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 对于Deepseek的做法，从创建数据集角度看，有了数据集后的微调是合理的，还能体现模型好坏
    • 正方观点：ResidentPositive4122认为在蒸馏工作中创建数据集是主要工作，有数据集后微调很直接。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 有人认为中国人不相信专利和知识产权所以开源
    • 支持理由：BoJackHorseMan53提出该观点。
    • 反对声音：fallingdowndizzyvr指出中国每年获得专利比世界其他国家总和还多。
  4. 👍 Deepseek - R1 - 32B在编码谜题方面可能表现更优
    • 支持理由：PmMeForPCBuilds提出。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 模型思考过多不利于编码
    • 支持理由：DangKilla认为该模型思考过多不利于编码。
    • 反方观点：n4pst3r3r指出思考有助于模型能力提升。

金句与有趣评论

  1. “😂 I wasn’t expecting Deepseek to upload finetunes of its “competitors”. It’s actually a boss move”
    • 亮点：表达对Deepseek上传竞争对手微调版本这一意外且厉害举动的看法。
  2. “🤔 It acutally makes a ton of sense. In distilling the main effort is to create the dataset (many rollouts, validation, etc). Fine - tuning is probably very straight forward once you have that.”
    • 亮点：从技术角度解释Deepseek做法的合理性。
  3. “👀 LOL. The Chinese get more patents awarded each year than the rest of the world combined.”
    • 亮点：用数据有力反驳中国人不相信专利和知识产权的观点。

情感分析

总体情感倾向较为多元。在对Deepseek上传模型这一事件上，多数是正面和好奇的态度，如赞赏其成果、对新模型表示期待等。但在涉及中国专利和知识产权的话题上存在争议分歧，一方认为中国人不相信专利所以开源，另一方则用数据反驳。争议原因可能是对不同国家知识产权情况的了解程度不同以及存在刻板印象。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于模型在多语言能力方面的提升以及如何解决当前多语言能力不足的问题可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果Deepseek模型在性能上持续优化，可能会对LLM领域产生推动作用，促使其他公司在模型的蒸馏、微调等技术上进行改进；关于中国专利和知识产权的讨论可能会让更多人关注到不同国家在这方面的真实情况。

详细内容：

标题：Deepseek 模型引发 Reddit 热议，性能表现令人瞩目

近日，Reddit 上关于 Deepseek 模型的讨论热度高涨。Deepseek 刚刚在其网站上上传了 6 个蒸馏版本的 R1 以及 R1“完整”版本，引发了众多网友的关注和讨论。该帖子获得了大量的点赞和评论。

讨论的主要方向包括对模型性能的评估、与其他模型的对比、在不同硬件上的运行情况以及对模型蒸馏技术的探讨等。

争议点主要集中在模型的实际表现是否真如所宣称的那样出色，以及不同量化版本在不同场景下的适用性。

有人认为 Deepseek 的 R1 模型在性能上表现卓越，比如 [Healthy-Nebula-3603] 表示“在基准测试中，QwQ 32b 与 R1 32b 相比差距明显，这已经达到了 full o1 的水平，令人难以置信”。

也有人对模型的某些方面提出了质疑，如 [Zliko] 表示“对蒸馏模型的测试结果感到失望，推理过程有很多‘但等等’，且未达到预期的高基准分数”。

共识在于大家都对 Deepseek 模型的新进展充满期待，并希望通过实际测试来验证其性能。

特别有见地的观点如 [Hialgo] 详细介绍了模型蒸馏的工作原理和优势，丰富了大家对技术的理解。

总之，Reddit 上关于 Deepseek 模型的讨论展示了大家对人工智能技术发展的高度关注和深入思考。