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我对这个模型印象非常深刻。我正在使用Qwen蒸馏模型，到目前为止它运行良好，不过和这些模型的典型情况一样，它们往往会过度思考很多！但它一次性回答了我的刁钻问题（见评论）。

讨论总结

该讨论围绕DeepSeek R1 32B与7B Distill等模型展开。一些用户认为32B模型比7B模型表现好，也有用户提出不同观点，如认为32B模型存在速度慢、在编码任务中表现不佳等问题，还有用户觉得QwQ在某些任务中的表现优于DeepSeek R1 32B。此外，也涉及到其他模型如70B的性能比较，以及模型使用中的相关疑惑等内容，整体氛围是对各模型的性能探讨与评价。

主要观点

  1. 👍 32B模型比7B模型表现好
    • 支持理由：32B模型规模远大于7B模型，在一些用户的使用体验中响应不错。
    • 反对声音：有用户认为大模型比小模型表现好是理所当然的，原帖的惊讶态度令人疑惑，也有用户通过测试表明32B模型在特定任务（如编码）中表现不佳。
  2. 🔥 QwQ在一些任务中的表现优于DeepSeek R1 32B
    • 正方观点：通过数学问题和数学谜题测试，QwQ的表现远优于DeepSeek R1 32B，甚至与70B模型的INT8 GPTQ量化版本比较时，QwQ也似乎更好。
    • 反方观点：未提及明显反方观点。
  3. 💡 70B Deepseek R1 distil比32B distil更好
    • 支持理由：尽管二者基准测试相似，但在评论者的测试中，70B模型在语言任务上更聪明且更善于遵循指令。
    • 反对声音：有用户表示自己使用q8 gguf quant的70B模型表现不如32B模型，且认为在其他领域70B模型也许表现更差。
  4. 🤔 推理模型可能不适合用于获取源代码，更适合其他角色
    • 支持理由：在执行Python脚本编写任务时，32B Qwen R1 distill给出糟糕代码建议，说明其在获取源代码方面能力不足。
    • 反对声音：原以为这些模型的代码创建能力是强项，对这一观点存在疑惑。
  5. 😕 一些模型存在过度思考、得不出有用结论、指令遵循差以及审查严格等问题
    • 支持理由：评论者使用32B（Q8）或者70B（Q6）模型时发现存在这些问题。
    • 反对声音：未提及明显反方观点。

金句与有趣评论

  1. “😂 7B almost never answers my questions and uses 4k tokens entirely before it just.. stops”
    • 亮点：形象地描述了7B模型在回答问题时的糟糕表现，未回答问题就用完token停止。
  2. “🤔 This is the test now??”
    • 亮点：对提问是否为测试表示疑惑，反映出对复杂逻辑关系问题目的的不确定。
  3. “👀 Yea I liked the responses from 32b better but its just a little too slow for me”
    • 亮点：表达了对32B模型响应的认可，但也指出其速度慢的问题。
  4. “😉 I have mixed experiences with the 32B distill so far.”
    • 亮点：简洁地表明对32B distill复杂的使用体验。
  5. “💡 I thought code creation was a strong point as well for these models, is that not the case?”
    • 亮点：对推理模型代码创建能力的疑惑，反映出对模型能力的期望与实际体验的差异。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。部分用户对DeepSeek R1 32B表示认可，有积极的情感倾向；也有用户对32B（Q8）或者70B（Q6）模型表示不满，持否定态度；还有一些用户对模型比较的结果存在疑惑或质疑。主要分歧点在于不同模型在不同任务中的表现好坏，可能是由于用户的测试环境、测试任务类型以及对模型性能的期望不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型在不同角色（如编码助手、规划验证等）中的适用性。
  • 潜在影响：影响用户对不同模型的选择，促使模型开发者进一步优化模型在特定任务中的表现。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek R1 模型不同版本的热门讨论

最近，Reddit 上有一个关于 DeepSeek R1 模型不同版本的讨论引起了众多网友的关注。原帖称对 DeepSeek R1 32B 模型印象深刻，同时提到在使用 Qwen 蒸馏模型时效果不错，但也指出这类模型容易过度思考。此帖获得了较高的关注度，引发了大量的评论和讨论。

讨论的焦点主要集中在不同版本模型的性能表现上。有人认为 7B 版本几乎无法回答问题，且在使用过程中存在诸多问题，比如还没给出答案就停止运行，或者在思考过程中喋喋不休。相比之下，有人觉得 3B 版本更好。但也有观点称 70B 版本的 Deepseek R1 蒸馏模型比 32B 版本更好，尽管基准测试结果相似。

有用户分享道：“7B 几乎从不回答我的问题，在使用完 4k 个令牌之前就停止了。它不停地唠叨，是个小思考者，我看到的 3B 更好。”还有用户提到：“我使用 MSTY 进行模型比较，能同时测试几个小模型来对比答案，特别是在测试新模型时，很有帮助。”

也有用户对模型的性能持有不同看法，比如有人认为 32B 模型速度太慢，还有人对其在代码编写方面的表现感到失望。

在讨论中，存在一些共识，即不同版本的模型都有各自的优缺点。特别有见地的观点是，有人认为模型在思考时应该更谨慎，宁愿使用更多令牌来确保准确性，也不要为了速度而包含错误代码。

但关于到底哪个版本的模型更好，目前仍存在争议。到底是选择性能更强大但可能速度较慢的大模型，还是选择相对简单但可能更灵活的小模型，这一问题还需要进一步的探讨和实践来得出结论。