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实际上它甚至不是一个混合专家模型(MoE)。它是对现有密集模型(大多是Qwen 2.5,70B的是Llama 3.3)的微调。只有完整的671B模型才是真正的。(之所以发这个帖子,是因为我实在厌倦了每次都要在“在低配置下运行R1”和“为什么我的R1不像别人说的那么智能”的帖子下分别解释这个问题。)

讨论总结

这是一个关于特定型号(如7B/14B/32B/70B “R1”)是否为真正的DeepSeek模型的讨论。原帖强调这些型号大多是对现有密集模型(如Qwen 2.5或Llama 3.3)的微调,只有671B模型才是真正的DeepSeek模型,作者厌烦了在每个相关帖子下单独解释这件事。评论围绕这个观点展开了多方面的讨论,包括Ollama对本地LLM社区的影响(既有负面评价也有正面肯定)、模型命名的合理性和误导性、不同模型在性能、推理、运行需求等方面的比较,还有模型的微调与蒸馏概念的辨析、模型的许可问题以及模型托管等话题。

主要观点

  1. 👍 [Ollama的命名惯例对当地LLM社区没有帮助]
    • 支持理由:[Ollama的命名方式会让人产生误解,导致社区对模型的理解和区分存在困难]
    • 反对声音:[有人认为Ollama只是提供了与DeepSeek同名的模型,不应因此被责怪,且它对非技术人员运行本地模型有帮助]
  2. 🔥 [Ollama及其后果对本地LLM社区来说是一场灾难]
    • 正方观点:[Ollama在模型命名、功能、性能等方面存在诸多问题,例如它被认为是臃肿软件,命名容易误导人]
    • 反方观点:[Ollama能让非技术人员在笔记本电脑上运行本地模型,方便管理模型,有积极意义]
  3. 💡 [模型的蒸馏版本有价值但应与原版区分]
    • [部分人认为所谓的蒸馏版本实际为微调版本,两者概念存在混淆,容易导致对模型本质的误解]
  4. 🤔 [将部分模型在设备上运行效果不好归咎于ollama]
    • [例如有人在树莓派上运行1.5b版本的模型效果不好,就抱怨ollama,但这可能存在对ollama功能和模型本身适配性的误解]
  5. 😎 [DeepSeek微调给部分模型增添推理能力是一种升级]
    • [虽然原帖指出相关模型不是DeepSeek,但有观点认为DeepSeek的微调为原本不具备推理能力的模型增添了推理能力]

金句与有趣评论

  1. “😂 [Ollama’s naming convention for the distills really hasn’t helped.]”
    • 亮点:[直接指出Ollama在命名惯例上存在问题,是造成模型混淆的一个因素]
  2. “🤔 [Ollama and its consequences have been a disaster for the local LLM community.]”
    • 亮点:[表达了对Ollama比较强烈的负面评价,引发了关于Ollama在本地LLM社区中角色的深入讨论]
  3. “👀 [Dude, non - technical people I know have been able to run local models on their laptops because of ollama.]”
    • 亮点:[从非技术人员的角度肯定了Ollama的积极作用,与对Ollama的负面评价形成对比]
  4. “😏 [I do think Ollama is bloatware and that anyone who’s in any way serious about running models locally is much better off learning how to configure a llama.cpp server.]”
    • 亮点:[提出Ollama是臃肿软件的观点,并给出了对于认真对待本地运行模型的人的建议]
  5. “🤯 [The distills are valuable but they should be distinguished from the genuine article, which is pretty much a wizard in my limited testing.]”
    • 亮点:[强调了模型蒸馏版本和原版的区分,以及原版模型在测试中的优秀表现]

情感分析

总体情感倾向较为复杂,既有对Ollama不满和批评的负面情绪,也有对某些模型(如经过DeepSeek微调后模型表现出推理能力)的正面肯定。主要分歧点在于对Ollama的评价,其原因是不同用户从不同角度(如技术角度、非技术人员使用角度)看待Ollama的功能、命名等方面。在模型的理解方面也存在分歧,例如对模型的蒸馏和微调概念的理解不同。

趋势与预测

  • 新兴话题:[对不同模型在特定任务(如历史查询、写作业论文等场景)上的适用性探讨可能会引发后续讨论,以及模型训练过程(如强化学习、监督微调等)对模型性能影响的进一步探究]
  • 潜在影响:[对模型命名规范的重视可能促使相关公司在推出新模型时更加谨慎,以避免混淆;对模型真实性能和适用场景的深入讨论有助于用户更合理地选择和使用模型]

详细内容:

《关于 DeepSeek 模型的热门讨论:真与假、优与劣》

在 Reddit 上,一篇题为“PSA: your 7B/14B/32B/70B ‘R1’ is NOT DeepSeek”的帖子引发了热烈讨论。该帖子指出,只有 671B 模型才是真正的 DeepSeek 模型,而其他诸如 7B、14B 等规模的模型并非真正意义上的 DeepSeek,只是基于现有密集模型(如 Qwen 2.5 和 Llama 3.3)的微调版本。此帖获得了众多关注,评论数众多,引发了关于模型命名、性能、应用等多方面的热烈讨论。

讨论焦点与观点分析如下:

对于模型的命名和定义,存在诸多争议。有人认为 Ollama 的命名方式具有误导性,如“[Zalathustra] 指出命名方式将蒸馏模型表述为“deepseek - r1:70b”,而未明确表明其为蒸馏模型,易造成误解。”但也有人认为仔细阅读模型页面就能明白,并非 Ollama 的过错。

在性能方面,观点不一。“[Inevitable_Fan8194] 提到根据 livebench 的数据,蒸馏的 32B 模型在大多数基准测试中的表现不如 qwen - coder 32B。”然而,也有人认为蒸馏模型在某些情况下仍有其优势。

关于模型的应用和使用体验,有人分享了自己的经历。“[cafedude] 表示自己作为技术人员,更偏爱 Ollama 的体验,因其简便快捷。”

有趣或引发思考的观点包括“[TaroImaginary8416] 开玩笑称这像是具有特定政治信仰的机器学习博士所写。”

总之,关于 DeepSeek 模型的讨论复杂多样,涉及模型的各个方面。在命名、性能和应用等问题上,大家观点各异,充分展示了社区对于这一技术的关注和深入思考。