很好奇大家对这个(对比)的看法。我个人有ChatGPT Plus订阅,这让我能使用o1(非专业版)。我觉得R1肯定胜过o1,但很多人声称o1 Pro是完全不同层次的模型。很好奇能使用o1 Pro的人,它(o1 Pro和R1)相比如何呢?
讨论总结
该讨论主要围绕DeepSeek R1和o1 Pro展开比较。参与者从自身使用经验、不同任务(如编码、逻辑工作、解决数独等)中的表现、模型的特性(如o1 Pro的思维链)等多方面来探讨这两个模型的优劣,整体氛围较为活跃且充满争议。
主要观点
- 👍 DeepSeek R1和o1 Pro可以通过对相同提示的答案输出来进行比较。
- 支持理由:可以直观地看到两者在相同任务下的表现。
- 反对声音:无。
- 🔥 在正常工作时,o1 pro在数学、化学和编程方面优于DeepSeek。
- 正方观点:评论者依据自己使用o1 pro的体验得出结论。
- 反方观点:有其他评论者在不同场景下认为DeepSeek R1表现更好。
- 💡 不认同R1比o1更聪明的观点。
- 解释:质疑原帖作者判定R1更聪明的依据。
- 💡 OpenAI正处于危机状态。
- 解释:R1出现时机不利、工程师流失、预训练缩放收益被高估、其他公司领先、面临版权诉讼、投资者担忧营收模式等因素表明OpenAI处于危机之中。
- 💡 R1比o1 pro更好。
- 支持理由:KeyPhotojournalist96在针对设计棒球阵容相关逻辑工作比较后得出结论。
- 反对声音:Fleshybum称针对同样问题o1 pro表现远胜R1。
金句与有趣评论
- “😂 e79683074: Share a prompt and answer that you got with DeepSeek R1. I’ll share my o1 pro output.”
- 亮点:为比较R1和o1 pro提供了一种可行的方法。
- “🤔 vinam_7: The given patterns can be interpreted using Morse code by substituting underscores \
\\_\\
for dots \.\\
and hyphens \-\\
for dashes.”- 亮点:提供了一种对特定图案的解读方式。
- “👀 o1 pro has been weird for the last two day, I was using it yesterday and it casually just switched to o1.”
- 亮点:反映出o1 pro近期存在使用上的异常情况。
- “😉 O1 pro will be better obviously… until R2 😅”
- 亮点:简洁地表达了对o1 Pro和DeepSeek R1比较的观点,并对未来情况有所设想。
- “🤨 I prefer R1 over o1 because it can solve all the problem i asked.”
- 亮点:明确表达了在自身使用场景下对R1的偏好。
情感分析
总体情感倾向较为复杂,既有支持R1的,也有支持o1 Pro的,争议较大。主要分歧点在于不同任务场景下两个模型的表现优劣,以及对模型能力判定的依据等。可能的原因是大家使用模型的场景和需求不同,以及对模型能力评估的标准存在差异。
趋势与预测
- 新兴话题:模型削弱现象以及OpenAI面临的危机可能会引发后续讨论。
- 潜在影响:如果OpenAI不能解决自身危机,可能会改变人工智能领域的竞争格局,其他公司如DeepSeek可能会获得更多市场份额。
详细内容:
标题:DeepSeek R1 与 o1 Pro 的热议较量
在 Reddit 上,一篇关于“DeepSeek R1 与 o1 Pro”的讨论引起了众多网友的关注。原帖作者拥有 ChatGPT Plus 订阅,能够使用 o1(非 Pro 版),认为 DeepSeek R1 表现更优,但很多人声称 o1 Pro 是完全不同水平的模型,因此好奇拥有 o1 Pro 使用权限的人的看法。该帖子获得了大量的点赞和众多的评论,引发了一系列激烈的讨论。
讨论的焦点主要集中在对这两款模型的性能比较和使用体验上。有人分享道:“Share a prompt and answer that you got with DeepSeek R1. I’ll share my o1 pro output.”还有人表示:“o1 pro 最近两天表现奇怪,昨天使用时它随意切换成了 o1。就其工作的时间而言,在数学、化学和编码方面,它远比 DeepSeek 出色。”也有人提出:“R1 给出了错误的答案。”
有人认为:“R1 绝对没有 o1 聪明,你是在什么方面使用它从而得出那样的结论?”但也有人反驳:“R1 比 o1 Pro 好得多。昨天对比了它们在一些逻辑工作方面的表现。”还有人说:“我向 o1 Pro 询问同样的内容,它击败了 R1。”
对于这两款模型的评价众说纷纭。有人觉得 o1 Pro 一直是解决其测试提示(一个小型非图)的唯一模型,尽管 R1 很接近。也有人表示,如果用于编码,o1(Plus 版)明显优于 R1,但不能把它当作聊天机器人来对待。
有观点认为,R1 集成了网络搜索,而 OpenAI 没有开启这一功能很愚蠢。还有人认为 o1 Pro 拥有搜索功能,这使其比 o1 更强。有人觉得在特定情况下 o1 Pro 表现更好,但在其他情况下,有时甚至 o1 mini 也能胜任。
在这场讨论中,大家各抒己见,展现出对这两款模型的深入思考和多样的使用体验。但总体而言,对于哪款模型更优,尚未达成明确的共识。
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