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在我的图论课程中给它（R1）一个相当微妙的问题。4o给了我两次错误答案，但有一次给出了正确答案。R1一次就答对了这个问题，并且当我要求它为答案进行论证时也能应对压力。它还给出了很棒的解释，表明它真的理解这个问题的微妙之处。我很有信心地说，人工智能比我聪明。不仅仅是那些封闭的旗舰模型，就连我能在MacBook上运行的小模型在这一点上可能都比我聪明。

讨论总结

原帖分享了R1在图论问题上的出色表现，引发了众多关于R1的讨论。评论者们从不同角度对R1进行了探讨，包括其能力、与其他模型的比较、性价比、在不同场景中的表现、硬件需求等，既有正面评价也有负面评价，还涉及到其他模型如ChatGPT、Claude等与R1的对比，整体讨论氛围较为活跃，充满各种观点的碰撞。

主要观点

  1. 👍 R1在解决图论问题上表现优秀
    • 支持理由：原帖提到R1一次答对且能很好解释答案，多个评论者也提及R1在不同任务中的出色表现，如解答数学谜题等。
    • 反对声音：有评论者称R1给出过很多错误答案。
  2. 🔥 R1性价比高
    • 正方观点：有人认为R1在很多情况下性能达到o1的90%，但成本只有o1的10%。
    • 反方观点：在没有测试o1的情况下，不能得出R1性价比更高的结论。
  3. 💡 不应将推理模型和非推理模型作比较
    • 认为比较应在同类模型间进行，如R1和o1比较才合理，将R1与4o比较不恰当。
  4. 🤔 不同模型在不同应用场景各有优劣
    • 例如Claude在前端训练得好，前端人员更偏爱Claude，而R1在某些任务上表现出色。
  5. 😎 R1的衍生版本能体现其强大能力
    • 虽然衍生版本不完美，但能展示R1的潜力。

金句与有趣评论

  1. “😂 我做了草莓测试，看着它磕磕绊绊地走向正确答案，我忍不住笑了。”
    • 亮点：生动地描述了模型在特定测试中的表现。
  2. “🤔 它是Roo Cline的一个新特性，能利用推理来构思目录或软件基础设施 (separate from a Code Mode)。”
    • 亮点：解释了Roo Cline的Architect模式的功能。
  3. “👀 4o can’t be compared to it, o1 - mini and o1 are closer”
    • 亮点：明确表达了4o与R1不能比较，o1 - mini和o1与R1的比较关系更接近。
  4. “😏 ChatGPT is still consistently better for me, gotten a bunch of wrong answers with R1 and it failed the strawberry test until I asked it to count the letters.”
    • 亮点：阐述了自己在使用中ChatGPT比R1表现更好。
  5. “🧐 R1 just feels like another llama release, which is welcome but it’s still not state of the art.”
    • 亮点：对R1的一种独特看法，感觉像普通的llama版本且并非最先进。

情感分析

总体情感倾向较为复杂，既有正面评价，如对R1能力的肯定、认为其性价比高、在特定任务中的优秀表现等；也有负面评价，如认为R1存在缺点、在某些场景下表现不如其他模型等。主要分歧点在于R1与其他模型的比较、性价比的判断、在不同应用场景中的表现等。可能的原因是不同用户的使用场景、需求和测试条件不同，导致对R1的评价差异较大。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于R1在不同硬件上的运行情况（如在家庭硬件上运行的可能性、所需的最小显存等）可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对人们选择适合自己需求的AI模型产生影响，如果R1在性价比、能力等方面确实有优势，可能会促使更多人使用，同时也会促使其他模型改进提升竞争力。

详细内容：

标题：Reddit 热议 R1 模型 引发关于其性能与价值的激烈讨论

最近，Reddit 上一篇关于 R1 模型的帖子引发了广泛关注。帖子中，作者表示在进行图论课程的复杂问题测试时，4o 多次答错，而 R1 一次就给出了正确答案，还能在压力下解释回答，展现出对问题的深度理解，甚至认为 AI 比自己聪明，小模型在自己的 MacBook 上就能运行。此帖获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在 R1 模型的性能、价值以及与其他模型的比较。有人认为 R1 能力强大，是模型发展的重大进步，比如“Uncle___Marty”说：“我还没尝试基础 R1 模型，但尝试了蒸馏模型，其表现令人惊叹，展示了 R1 的强大能力。” 也有人指出 R1 并非完美，比如“bittytoy”表示：“我测试了 10 次，它只答对了两次。”

有用户分享了个人经历，如“DevopsIGuess”做了草莓测试，看着它得出正确答案忍不住笑了。还有用户提到 R1 在不同场景下的表现，比如“OlleSeger”称在网站上使用 R1 瞬间解决了问题，而之前用光了 O1 和 O1-mini 的限制都没能解决。

关于 R1 与其他模型的比较，存在不同观点。有人认为 R1 比 4o 好很多，如“No_Swimming6548”说：“R1 无可比拟地优于 4o。”但也有人认为不能简单对比，如“throwawayacc201711”认为将推理模型与非推理模型比较不恰当。

对于 R1 的价值，“Not-The-Dark-Lord-7”觉得它性价比高，性能约为 o1 的 90%，成本却仅为 10%。但也有人认为它并非在所有方面都出色，比如“cosmicr”表示自己发现 Claude 在某些应用中仍更优。

讨论中还涉及 R1 的使用成本、所需硬件配置等问题。有人指出 R1 每百万令牌成本较高，有人询问如何确定所需的 GPU/VRAM 以及在不同温度设置下的效果。

总的来说，Reddit 上关于 R1 模型的讨论热烈而多样，展示了大家对其性能、价值和应用的深入思考和不同看法。