据我所知，Llama3也是开源的。DeepSeek R1周围的热度如此之高，是因为它比Llama3好得多吗？
讨论总结
这是一个关于DeepSeek R1和Llama3的讨论。原帖想知道DeepSeek R1是否因为比Llama3更好所以热度更高。评论从多个方面展开比较，包括模型规模、性能、适用场景、硬件需求、推理能力等，还涉及到模型构建差异、训练成本等话题，整体氛围较为理性且讨论内容较为深入。
主要观点
- 👍 原问题比较的两者存在诸多差异，这样比较不太合适。
- 支持理由：Llama3有多个版本且发布时间跨度大，两者模型规模不同等。
- 反对声音：无
- 🔥 DeepSeek R1目前处于领先地位。
- 正方观点：在很多情况下能胜过Llama3。
- 反方观点：Llama3也有自己的优势，不是一个差的模型。
- 💡 llama3作为语言模型比Deepseek r1更优。
- 支持理由：在语言模型方面表现更好。
- 反对声音：Deepseek r1在复杂推理任务方面表现更好。
- 💡 DeepSeek LLM和常规LLM构建不同。
- 支持理由：DeepSeek有回环、比较和思考能力，常规LLM基于特定子集处理查询。
- 反对声音：无
- 💡 不同模型应按使用场景选用。
- 支持理由：不能仅仅因为某个模型有更好的基准测试结果就完全替换另一个。
- 反对声音：无
金句与有趣评论
- “😂 The hype is because R1 is in its own league at the moment.”
- 亮点：简洁地说明DeepSeek R1热度高的原因。
- “🤔 Not that Llama3 is a bad model. I use 3.3 quite often!”
- 亮点：强调Llama3也有其使用价值。
- “👀 Llama3 is better as a language model than r1.”
- 亮点：提出与多数观点不同的比较结果。
- “😉 Deepseek has a loop back, compare and think, while the other process query based on certain subsets.”
- 亮点：指出DeepSeek和常规模型在构建上的差异。
- “💡 我不认为这真的是同类比较。”
- 亮点：对原帖比较的合理性提出质疑。
情感分析
总体情感倾向较为中立。主要分歧点在于DeepSeek R1和Llama3哪个更好，这是因为不同用户从不同的角度进行评估，如模型性能、适用场景、推理能力等。
趋势与预测
- 新兴话题：可能会进一步探讨如何根据不同需求选择合适的模型，以及模型在特定领域（如生成Python代码）的优化。
- 潜在影响：对人工智能领域中模型的发展方向有一定影响，促使开发者在模型优化和选择时更加注重实际应用场景。
详细内容：
标题：DeepSeek R1 与 Llama3 孰优孰劣？Reddit 掀起热议浪潮
在 Reddit 上，一个关于“DeepSeek R1 与 Llama3 比较”的帖子引发了众多网友的热烈讨论。该帖子获得了大量的关注，评论数众多。原帖主要探讨了在开源的情况下，DeepSeek R1 引起的热潮是否因为其性能远超 Llama3。
讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为问题有些宽泛，指出 Llama3 有多个版本且发布时间不同，还对比了两者的模型参数。比如，有人分享：“Llama3 已发布多个版本，其中许多在半年前就已推出。而 DeepSeek R1 是一个近 700b 的模型，Llama3 最大的才 405b 且未使用 TTC。” 对于具体案例，如处理 Excel 公式，不同模型表现各异。有人表示：“我前几天处理一个复杂的 Excel 公式，R1 一直给我错误答案，Llama3.3 却能一次解决。” 在运行方面，有人提到 DeepSeek R1 规模大，数据多样，但很多人没有能运行 600b 模型的系统。例如：“大多数人的系统无法以可接受的速度运行 600b 模型。” 也有人讨论模型的优缺点，有人认为 DeepSeek R1 在某些方面优于 Llama3，而在某些方面则不然。有人说：“每个模型都有盲点。”
讨论中存在一定的共识，即每个模型都有其优势和不足。特别有见地的观点如对未来能否在本地运行大型模型的想象：“我能想象有一天我们都能在本地运行 600 - 700B 模型。也许不是近几年，但在我有生之年或许能实现。”
总的来说，这次关于 DeepSeek R1 与 Llama3 的讨论充分展现了网友们对这两个模型的深入思考和多样见解。
感谢您的耐心阅读！来选个表情，或者留个评论吧！