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我的使用场景主要是用Python和R进行生物数据分析，以及一点前端开发来为同事构建一些界面。在Deepseek V3失败、Claude Sonnet需要4 - 5个提示的地方，R1用一个提示就能立即创建我需要的任何文件。我只有一次用一个提示没有成功的情况，但在让它添加一些日志用于调试时意外地解决了问题，哈哈。让它为一次性操作构建特定的Python代码比等待Excel打开我的300Mb的csv文件更快而且同样可靠。

讨论总结

原帖作者分享了在生物数据分析和前端构建界面方面Deepseek R1比Claude Sonnet 3.5更好的个人使用体验。评论者们展开了多方面的讨论，一些人分享了Deepseek R1在不同场景下的使用体验，包括代码审查、游戏生成等，也有人对Deepseek R1的性能表示怀疑或反对，同时还提出了许多关于Deepseek R1的疑问，如版本、硬件设备、是否支持图像输入等。总体氛围既有积极的肯定，也有消极的否定，充满了对Deepseek R1的探索和评估。

主要观点

  1. 👍 Deepseek R1在生物数据分析相关场景比Claude Sonnet 3.5更高效
    • 支持理由：原帖作者表示在生物数据分析相关的Python和R使用场景以及前端构建界面方面，Deepseek R1仅需一个提示就能创建所需文件，速度快且可靠。部分评论者分享类似体验，表示Deepseek R1在某些任务上比Claude Sonnet 3.5表现好。
    • 反对声音：部分评论者不相信Deepseek R1比Claude Sonnet 3.5好，认为Claude更有用。
  2. 🔥 Deepseek R1在代码审查方面有独特表现
    • 正方观点：有评论者认为Qwen - R1 32B distill会严格审查代码，指出并修正代码中的问题。
    • 反方观点：有评论者称在使用Deepseek R1查找代码错误时，其多数建议是错误的。
  3. 💡 Deepseek R1在不同场景下的表现差异较大
    • 一些评论者分享了Deepseek R1在生成游戏、解决特定挑战、编码操作等场景下表现出色的经历；也有评论者指出它在翻译小语种方面表现不佳。
  4. 👍 Deepseek R1有较好的思考链展示
    • 支持理由：有评论者认为阅读Deepseek R1的思考链很有教育意义，甚至将其比作GPT5时刻。
    • 反对声音：有评论者反驳将Deepseek R1捧得过高，认为评价标准过低。
  5. 👎 Deepseek R1存在被过度炒作的可能
    • 正方观点：有评论者认为Deepseek R1远不及Sonnet，觉得Deepseek R1只是一种炒作，热度将会在两周内消失。
    • 反方观点：部分评论者分享了Deepseek R1的正面体验，如在某些任务上的出色表现等。

金句与有趣评论

  1. “😂 It picks your code apart critically and unrelentlessly, every code smell, every bad practice, it points out and fixes.”
    • 亮点：形象地描述了Qwen - R1 32B distill在代码审查时的严格程度。
  2. “🤔 I asked it to pinpoint bugs in my code, most of the suggestions were wrong (though all reasonable mistakes)”
    • 亮点：指出Deepseek R1在查找代码错误时存在建议错误的情况，这是对其能力的一种质疑。
  3. “👀 I tried plain R1 on deepseek site, and it generated a complete pacman game using ascii in one shot, with all pacman features, ghosts, pills, fruits, lives, perfect map, etc.”
    • 亮点：展示了Deepseek R1在一次性生成完整吃豆人游戏方面的能力。
  4. “😂 It started arguing the semantics of parentheses placement and clarity of purpose of the code with me WITH EMOJIS. Like it’s lecturing a child.”
    • 亮点：生动地描绘了Deepseek R1与人争论代码问题时的场景，像教训孩子一样。
  5. “🤔 For me this is the GPT5 moment.”
    • 亮点：将Deepseek R1与GPT5相提并论，体现出对Deepseek R1的高度认可。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面的情感，如对Deepseek R1在某些任务上表现出色的赞赏，也有负面的情感，如认为Deepseek R1存在炒作、在某些方面表现不如其他模型等。主要分歧点在于Deepseek R1是否真的比Claude Sonnet 3.5更好，以及它在不同任务场景下的实际性能表现。可能的原因是不同评论者使用Deepseek R1的场景和方式不同，以及他们对不同模型的使用经验和期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于Deepseek R1与其他模型在不同应用场景下的性能对比，以及对Deepseek R1功能优化和改进的讨论。
  • 潜在影响：如果Deepseek R1在更多场景下被证明性能优秀，可能会影响用户在人工智能模型选择上的倾向，促使其他模型进行改进；如果被证明存在较多问题，可能会影响其推广和进一步发展。

详细内容：

《关于 DeepSeek R1 的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“Personal experience with DeepSeek R1: it is noticeably better than claude sonnet 3.5”的帖子引起了广泛关注。该帖子主要讲述了作者在生物数据分析等方面使用 DeepSeek R1 的经历，称其在处理任务时表现出色，相比 DeepSeek V3 和 Claude Sonnet 3.5 更具优势，例如能迅速根据一个提示生成所需文件，且速度快、可靠性高。此帖获得了众多点赞和大量评论，引发了关于 DeepSeek R1 性能、适用场景、与其他模型对比等多方面的热烈讨论。

讨论的焦点与观点主要有以下几个方面： 有人认为 Qwen - R1 32B distill 是严格且公正的代码重构机器，会批判性地指出并修复代码中的问题，但在前端方面总是倾向于使用 Tailwind.css。也有人觉得 DeepSeek R1 速度快、效果好，比如有人表示使用 DeepSeek R1 处理类似问题时，它是一个强大的工具，且阅读其思维过程很有教育意义。还有人分享了个人经历，如使用 DeepSeek R1 生成完整的 ASCII 版吃豆人游戏，且第一次生成就没有漏洞。

同时，讨论中也存在不同声音。有人认为 DeepSeek R1 对于某些任务表现一般，比如在处理 DB 设计问题时不如 o1。还有人觉得其对于rust的表现稍逊于python。对于其是否适合写商业内容、是否存在过度冗长等问题，大家也各有看法。

总之，关于 DeepSeek R1 的讨论展现了其在不同场景下的表现和用户的多样评价，让人们对这款模型有了更全面的认识。