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无（仅提供了一个GitHub链接：https://github.com/fairydreaming/lineage - bench，无实质内容可翻译）

讨论总结

主题围绕DeepSeek - R1在逻辑推理lineage - bench基准测试中的表现。部分人认为标题称其碾压所有模型不准确，因为存在未测试的模型，有标题党嫌疑；也有人对DeepSeek - R1的表现持正面肯定态度，还有人在讨论模型测试相关话题，如测试需求、测试过程中的问题、不同模型的性能比较等，整体氛围比较理性，大家基于不同的关注点表达观点。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek - R1在测试中表现不错，但标题称碾压所有模型不准确，因为存在未被测试的模型。
    • 支持理由：并非所有模型都参与了测试，这样的说法过于绝对。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 标题有标题党嫌疑，这种做法不好。
    • 正方观点：标题表述不准确，存在误导性。
    • 反方观点：标题是基于可公开测试的模型得出的结论，有一定合理性。
  3. 💡 若openai不提供合理测试模型的方式，那是其自身问题。
    • 解释：即使有模型因OpenAI未提供合理测试方式而未被测试，也不应影响对DeepSeek - R1在已测试模型中的评价。
  4. 💡 模型的竞争不应只看成本，还应看性能和架构。
    • 解释：在评价模型时需要综合多方面因素。
  5. 💡 基准测试关注公开可测模型，原标题中的说法针对的是可公开获取的模型。
    • 解释：从基准测试的特性角度解释标题说法的合理性。

金句与有趣评论

  1. “😂 It doesn’t \nthere is not all the other models here \nDeepseek is very good though”
    • 亮点：指出标题存在问题的同时肯定DeepSeek - R1的表现。
  2. “🤔 If you don’t have access to o1 API, why did you write “crushed all other models”?”
    • 亮点：对标题表述提出合理质疑。
  3. “👀 But r1 main competitor is o1”
    • 亮点：提及DeepSeek - R1的主要竞争对手。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有对DeepSeek - R1表现的正面肯定，也有对标题表述的质疑。主要分歧点在于标题称DeepSeek - R1碾压所有模型是否合理，可能的原因是大家对模型测试范围和标题准确性的重视程度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：DeepSeek - R1与o1 Pro的对比可能会成为后续讨论话题。
  • 潜在影响：如果更多人关注模型对比，可能会促使相关模型开发者改进模型性能或调整营销策略。

详细内容：

标题：DeepSeek-R1 在逻辑推理基准测试中表现出色，引发 Reddit 热议

近日，Reddit 上一则关于“DeepSeek-R1 在逻辑推理 lineage-bench 基准测试中击败其他所有模型（farel-bench 的继任者）”的帖子引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子还提供了相关的链接：https://github.com/fairydreaming/lineage-bench 。

帖子引发的主要讨论方向集中在对 DeepSeek-R1 性能的评价以及与其他竞争对手的比较。

有人表示：“因为它确实击败了所有接受测试的其他模型。如果 OpenAI 没有提供合理的测试其模型的方式，那是他们的问题。”但也有人认为：“但 R1 的主要竞争对手是 O1。你听说过标题党吗？对于 Reddit 标题来说，这可不是好事。”还有人说：“你可以实事求是地说这是标题党（事实上就是），但你仍然会被踩。这表明正确的观点从来都不是人气竞赛。”

有人提出：“一个贵 30 倍的模型是其主要竞争对手？”另一方则回应：“难道我们现在不是通过性能和架构，而是仅通过成本来衡量竞争对手吗？这很新鲜。它被命名为 R1 就是为了惹恼 OpenAI 。”

对于这个问题，有人认为：“我们通过性能和成本的结合来衡量。一直都是这样，希望这能让你意识到这一点。是的，它在很多方面都与对手相抗衡，不是吗？”

有人针对质疑给出了详细的解释：“为了有效地回答 u/Shir_man 的问题，答案应该阐明比较的范围，同时承认局限性。回答：该声明基于 lineage-bench 的基准测试数据，该基准评估了公开可供测试的模型。由于‘O1’被限制为 Tier-5 API 访问，因此它未被包括在基准测试或原始比较中。‘击败所有其他模型’的声明指的是公开可访问的模型（例如，LLaMA、Mistral 等），而不是所有存在的专有模型。为避免歧义，帖子本可以明确指出 O1 由于访问限制而被排除。然而，在可测试模型的范围内，根据已公布的结果，DeepSeek-R1 的性能似乎占主导地位。这个回应：解释了背景：强调了 lineage-bench 对公开可测试模型的关注。承认了局限性：承认 O1 由于访问限制而被排除。捍卫了声明：强化了该声明适用于可比较的公开模型。建议改进：建议更清晰的措辞以避免误解。这种方法在透明度和事实准确性之间取得平衡，解决了批评，同时没有破坏原始基准测试的有效性。”

有人从自己的测试中发现：“从我自己的测试来看，R1 32b 在推理、编码甚至数学方面似乎不如 QwQ 32b，但与 QwQ 相比更稳定，并且不会陷入循环。QwQ 也更健谈。”

还有人表示：“虽然较小的模型表现不佳，但较大的模型性能令人印象深刻（优于 QwQ）。希望 32B 和 70B 提炼能在 OpenRouter 上可用，在我的 Epyc 上测试它们会花费太长时间。”

有人好奇：“我们知道它与 O1 Pro 相比表现如何吗？”得到的回答是：“目前还不知道。”

在这场讨论中，大家对于 DeepSeek-R1 的性能评估标准以及与其他模型的对比存在不同看法，但也达成了一定的共识，那就是对于模型的评价需要综合考虑多个因素。这场讨论充分展现了技术爱好者们对于前沿模型的关注和深入思考。