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11月的时候，我在我的Epyc Rome 256GB机器（未使用3090显卡）上运行了第一个Deepseek 2.5。它就像3和R1一样是混合专家模型（MoE），但参数量较少（2360亿，其中210亿为活跃参数）。使用Iq4xs时，我得到了每秒约4万亿次（Tk/sec）的运算速度。Deepseek在12月发布了2.5版本的更新。它在lmarena上排名第12，与Sonnet相当。如果u/danielhanchen能在这个模型上施展他的魔法，更多的人就能从Deepseek受益。IQ2_XXS可能会在64GB左右，而且是混合专家模型（MoE），这很棒。

讨论总结

原帖主要是关于Deepseek 2.5的介绍，包括其在特定机器上的运行情况、更新情况等。评论则从多个方面展开讨论，如对Deepseek 2.5进行动态量化的期望、不同硬件运行模型的情况、模型的性能与流行度以及对Deepseek相关产品的评价等，讨论氛围理性且务实。

主要观点

  1. 👍 多核多内存CPU可替代GPU进行数据并行处理
    • 支持理由：VRAM相关，多核多内存CPU可避免GPU数据交换延迟
    • 反对声音：无
  2. 🔥 Deepseek 2.5未流行是因其规模大且性能不优于其他模型
    • 正方观点：对比llama/mistral - large等模型，Deepseek 2.5有不足
    • 反方观点：无
  3. 💡 对于大规模模型，在GPU显存不足或昂贵时，CPU是有成本效益的解决方案
    • 解释：从硬件资源和成本的角度分析CPU在特定情况下的优势
  4. 💡 Deepseek未发布V2.5 - Lite版本是件遗憾的事
    • 解释：评论者表达对未发布版本的期待和遗憾
  5. 💡 应让人们自己决定是否使用该模型
    • 解释：尊重用户的自主选择权

金句与有趣评论

  1. “😂 iKy1e：VRAM. A massively multi core CPU with tons of ram acts as a decent facsimile of a GPU parallel processing data.”
    • 亮点：形象地解释了多核多内存CPU与GPU在数据并行处理方面的关系
  2. “🤔 coder543：For large MoE models like Deepseek 2.5, CPUs with ample RAM offer a cost - effective, scalable solution when GPU VRAM is insufficient or prohibitively expensive.”
    • 亮点：阐述了在特定情况下CPU对大规模模型运行的优势
  3. “👀 a_beautiful_rhind：I think this model never caught on because it was both big and not better than llama/mistral - large.”
    • 亮点：指出Deepseek 2.5不流行的可能原因

情感分析

总体情感倾向较为中性。主要分歧点在于对Deepseek 2.5的评价，如模型的性能和流行度方面。可能的原因是不同用户基于自己的使用经验、对不同模型的了解以及对硬件的认知有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型的量化技术对其性能和适用场景的影响。
  • 潜在影响：有助于优化模型在不同硬件上的运行效率，推动相关技术在人工智能领域的发展。

详细内容：

标题：关于 Deepseek 2.5 模型的热门讨论

在 Reddit 上，一则有关 Deepseek 2.5 模型的帖子引发了众多关注，获得了大量的点赞和众多评论。帖子中提到，作者在去年 11 月就在自己的 Epyc Rome 256GB 机器上运行了 Deepseek 2.5，且无需 3090 显卡。Deepseek 于 12 月还发布了 2.5 的更新版，在 lmarena 上表现出色，可与 Sonnet 相媲美。作者还期望 u/danielhanchen 能对其施展魔法，让更多人受益。

讨论的焦点主要集中在 Deepseek 2.5 模型的性能、与其他模型的比较、在不同硬件上的运行效果以及量化方式等方面。

有人认为动态量化的 2.5 版本会很不错。有用户提供了相关的链接资源：[https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V2.5-1210] 。

有人指出，拥有大量内存和多核的 CPU 可作为 GPU 并行处理数据的不错替代品，虽然比 GPU 慢，但比在 GPU 内外来回传输模型数据或在 GPU 上进行部分计算并溢出到核心较少的 CPU 上要快。

还有人提到，Iq4xs 约 130GB，在 CPU 上推理速度快是因为它是 MoE，每一个标记仅使用 236B 参数中的 21B，当然大量的 3090 显卡会有帮助。

有人认为对于托管公司来说，像 671B 参数的 R1 模型这样的大规模 MoE 模型更具成本效益和性能，但对于本地系统并非如此。

有人表示当提到 Gemini 时，希望指的是特定的版本，而非默认的公共 Gemini 应用中的模型。也有人认为 DeepSeek - R1 模型证明了在 GPU VRAM 不足或成本过高时，配备大量 RAM 的 CPU 是一种经济高效、可扩展的解决方案。

有人觉得该模型未流行是因为其规模大且不如 llama/mistral - large，也有人认为将其与 Sonnet 相提并论是第一次听说。

有人认为 CPU 推理效果不佳，该模型太大，无法放入 VRAM 中，且速度慢。但也有人认为许多 GPU 资源不足的人可以运行它，应让人们自己决定想要什么。

讨论中的共识在于认识到不同硬件和量化方式对模型运行效果的影响。独特的观点如认为拥有大量内存和多核的 CPU 在特定情况下可替代 GPU 处理数据，丰富了讨论。

总体而言，关于 Deepseek 2.5 模型的讨论展现了其在性能、应用场景等方面的复杂性和多样性，让人们对该模型有了更全面的认识。