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网址：https://hf.co/chat/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B

讨论总结

这篇帖子围绕DeepSeek R1 (Qwen 32B Distill)在HuggingChat免费可用展开讨论。大家对这个模型的各方面进行了交流，包括模型的性能、运行情况、与其他模型的比较，还涉及到使用该模型的账号要求、隐私问题等。既有对模型技术方面的分享和探讨，也有对模型好坏的不同评价，部分话题还引起了一定争议。

主要观点

  1. 👍 托管DeepSeek R1的32B蒸馏版本并寻求社区反馈。
    • 支持理由：希望社区能体验模型并给出反馈。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不愿在hf创建账号使用DeepSeek R1是因为注重隐私。
    • 正方观点：本地模型重点在于隐私，hf之前有无需账号提供类似服务的先例。
    • 反方观点：有其他回复者提出需要账号是为了防止滥用、有幕后协议等。
  3. 💡 认为这些蒸馏模型就像仿制蟹肉，没太多价值。
    • 理由：以70b模型为例，使用思考标签但表现不比非cot模型好，有时还搞乱训练格式。
  4. 💡 DeepSeek R1 32b版本表现不佳，QwQ比它好。
    • 理由：经过测试得出结果，后续讨论认为可能不是量化问题。
  5. 💡 提供DeepSeek - R1 - Qwen - 32B的替代方案。
    • 支持理由：可满足不想在hugginface注册又想尝试的用户需求。
    • 反对声音：有用户尝试替代方案时遇到连接错误、崩溃等问题。

金句与有趣评论

  1. “😂 SensitiveCranberry: We’re now hosting the 32B distill of DeepSeek R1 on HuggingChat! It’s doing pretty well on a lot of benchmarks so wanted to make it available to the community.”
    • 亮点：这是整个讨论的开端，引出了关于DeepSeek R1的话题。
  2. “🤔 AppearanceHeavy6724：no I will not make a bloody account on hf, thank you.”
    • 亮点：简洁地表达了对hf账号要求的反对态度，引发较多讨论。
  3. “👀 TechnoByte_：That completely ruins the point of using R1, use a model without thoughts if you don’t want that.”
    • 亮点：针对如何让模型直接回答的一种观点，很有争议性。
  4. “😂 ortegaalfredo: It’s remarkable that no matter how many simultaneous users it has, there is no way to bog it down. It’s very fast.”
    • 亮点：阐述了替代方案Neuroengine - Reason的优点。
  5. “🤔 logseventyseven：I’m running the model locally with the recommended prompt structure but it keeps generating its "thoughts" and just keeps spitting out irrelevant stuff here and there.”
    • 亮点：指出了在本地运行模型时遇到的问题，引发其他人的讨论和建议。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有积极关注模型发展、肯定相关团队成果的正面情感，也有对模型性能表示不满、对hf账号要求表示反对的负面情感。主要分歧点在于对DeepSeek R1模型的评价，如32b版本的性能好坏、蒸馏模型是否有价值等，以及hf要求账号使用模型是否侵犯隐私。不同的评价可能源于各自的测试结果、使用需求和对模型的期望不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于模型改进版本（如R1 lite版本）的讨论，以及对推理模型采样参数的探讨。
  • 潜在影响：如果模型性能问题得不到改善，可能影响其在相关领域的推广和使用；而隐私问题的讨论可能促使平台在账号要求方面做出调整。

详细内容：

标题：DeepSeek R1 (Qwen 32B Distill) 在 HuggingChat 上免费可用引发的热议

近日，DeepSeek R1 (Qwen 32B Distill) 在 HuggingChat 上免费可用的消息引发了 Reddit 网友的热烈讨论。该帖子获得了众多关注，评论数众多。讨论主要围绕模型的性能、使用体验、与其他模型的对比等方面展开。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为该模型有助于人们测试其能力和熟悉适用场景。但也有人对其提出了质疑，比如有人在本地运行该模型时，发现它会生成很多无关内容，难以直接回答问题。还有人探讨了模型的参数设置对结果的影响，比如将温度设置为 0.7 时效果有所改善。

关于模型的特点和优势，有人表示推理模型主要用于数学和编码，也有人指出 DeepSeek R1 (Qwen 32B Distill) 在数学方面比普通的 Qwen 32B 表现更好。但也有观点认为 70B 模型在某些测试中表现不佳，不如普通的 llama 70B 。

对于模型的使用方式，有人分享了如何去掉标签的方法，还有人讨论了是否应该创建 HuggingFace 账号来使用该模型，有人认为账号注册涉及隐私问题，而另一些人则认为这是为了防止滥用等。

总之，Reddit 上关于 DeepSeek R1 (Qwen 32B Distill) 的讨论丰富多样，既有对其性能的肯定，也有对存在问题的探讨。这一话题也反映出大家对于新技术的关注和期待。