原贴链接

我很惊讶有那么多人似乎以为自己在使用’R1’，但实际上运行的是Qwen或Llama的微调版本。直到我之前看到Ollama界面的截图才明白。Ollama在其用户界面和命令行中误导性地声称’R1’是一系列不同大小的模型，并且蒸馏模型只是’R1’的较小版本。而实际上它们是Deepseek碰巧同时发布的其他模型的一些准相关实验性微调版本。这不仅令人讨厌，似乎也对Deepseek的声誉造成了损害，因为很多不太了解情况的Ollama用户正在使用一个糟糕的15亿参数模型，发现它很糟糕（因为它只有15亿参数），然后说’哇，我不明白为什么人们说R1这么好，这个太糟糕了’。此外，还有误导性的社交媒体影响者内容，比如’我让R1在我的手机上运行了！’（不，你是让Qwen - 15亿参数的微调版本在你的手机上运行）。

讨论总结

原帖指出Ollama在UI和命令行中误导性地将小蒸馏模型伪装成“R1”，这不仅令人厌烦还损害了Deepseek的声誉。评论者们对此有不同看法，一些人认为Ollama确实存在误导，如在模型命名、界面展示方面容易让人混淆；一些人则认为不应责怪Ollama，而是Deepseek本身存在问题；还有人给出了一些应对方式或提出了其他相关话题，如模型性能比较、硬件要求等。

主要观点

  1. 👍 Ollama存在误导行为，损害了Deepseek的声誉
    • 支持理由：Ollama在UI和命令行中对“R1”的表示容易让人混淆，低信息的Ollama用户使用体验差而归咎于“R1”，并且社交媒体上存在误导性内容。
    • 反对声音：有人认为是Deepseek自己造成的这种情况，也有人认为Ollama不令人困惑，使用者应阅读模型卡片。
  2. 🔥 不应只责怪Ollama，Deepseek也有责任
    • 正方观点：Deepseek在蒸馏模型名称中使用了“R1”，而且AI领域很多人将Distill模型称为R1并非通过Ollama运行。
    • 反方观点：Ollama在其用户界面和命令行中误导性地将“R1”表示为一系列不同大小的模型，并且将Qwen或Llama微调表述为Deepseek R1。
  3. 💡 Ollama对模型的命名不准确，容易造成混淆
    • 解释：Ollama将模型仅称为“deepseek - r1”而没有其他限定词，而真正的模型名称应该包含更多信息。
  4. 💡 真正的R1是大型数据中心级别的模型，对硬件要求很高
    • 解释：本地很少有人有硬件能以合理速度在家运行真正的R1。
  5. 💡 不同模型在特定任务上有不同表现
    • 解释：如R1在特定编码任务上表现优于蒸馏版本，1.5b模型在解决数学问题方面能力较强。

金句与有趣评论

  1. “😂 Yeah people are misled by YouTubers and ollama hub again.”
    • 亮点：指出人们被YouTubers和ollama hub误导这一普遍现象。
  2. “🤔 Don’t blame Ollama. Deepseek themselves put "R1" in the distilled model names.”
    • 亮点：在大家都在指责Ollama的时候，提出不同观点，认为Deepseek也有责任。
  3. “👀 Ollama is misleadingly pretending in their UI and command line that "R1" is a series of differently - sized models and that distillations are just smaller sizes of "R1".”
    • 亮点：原帖中的句子，直接指出Ollama的误导行为。
  4. “😂 It feels like confusing people is the only purpose of this huggingface mirror.”
    • 亮点：以一种略带讽刺的口吻表达对这种误导现象的不满。
  5. “🤔 If you type ollama run deepseek - r1 you will download a 4 bit quantized version of the qwen 7b distillation of r1 that’s simply named deepseek - r1”
    • 亮点：具体举例说明Ollama在命令行中的误导情况。

情感分析

总体情感倾向为争议性较强。主要分歧点在于Ollama是否存在误导行为以及谁应该对这种误导行为负责。可能的原因是大家对Ollama和Deepseek的角色理解不同，以及对模型命名、使用场景等方面的认知差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何改进Ollama的命名或者展示方式以避免误导，以及不同模型之间性能比较的进一步探讨。
  • 潜在影响：如果Ollama的误导行为持续，可能会影响用户对其信任度，进而影响其市场份额；对Deepseek而言，可能会影响其品牌声誉和用户对其模型的正确认知。

详细内容：

标题：Ollama 对模型命名引发的争议在 Reddit 上持续升温

近日，Reddit 上一篇关于 Ollama 对模型命名方式的讨论引起了众多用户的关注。该帖子称，许多人误以为自己使用的是“R1”模型，实际上却是 Qwen 或 Llama 的微调版本。此帖获得了大量的点赞和评论，引发了广泛的讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，Ollama 在其界面和命令行中误导用户，将不同大小的模型都称为“R1”，给 Deepseek 带来了声誉损害。比如有用户说：“很多低信息的 Ollama 用户使用了糟糕的 1.5B 模型，然后抱怨‘R1’不好，实际上这根本不是真正的‘R1’。” 也有用户觉得这没问题，比如：“它清楚地说明了是 Qwen 或 Llama，以及大小，还表明是从‘R1’蒸馏而来的，能有什么问题？” 还有人指出，Ollama 主页面上的别名省略了模型的关键部分，需要查看设置文件才能了解真实情况。 一些用户认为，Deepseek 应该为蒸馏模型起不同的名字，以避免混淆。例如：“这些蒸馏模型应该被准确地命名为‘DeepSeek - R1 - Distill - Qwen - 1.5B’，就像 Deepseek 做的那样。” 关于模型的性能，有用户分享：“R1 能完美完成某些任务，而蒸馏版本生成的代码接近但不完全正确。” 对于如何运行模型，有人提到：“如果想运行完整的‘R1’模型，需要强大的硬件支持，一般用户很难在家中实现。”

总之，关于 Ollama 对模型的命名方式，用户们观点各异，争论不休。但大家都希望能够有更清晰准确的命名，以避免误解和混淆。