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讨论总结

这个讨论围绕Deepseek R1被Nvidia托管展开。话题涵盖了Deepseek R1的定价、NIM相关内容（如定价、与vllm比较等）、各种兼容性（如OpenAI兼容客户端与英伟达API的兼容性）、相关资源（如寻求Deepseek R1链接）、不同平台演示页面速度差异、英伟达GPU、微服务，还涉及对Deepseek R1和ChatGPT推理能力的比较等，整体氛围积极且讨论内容多样🧐

主要观点

  1. 👍 对Deepseek R1被Nvidia托管的定价存在疑问
    • 支持理由：事件引出定价问题，有多人从不同角度猜测价格。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认为使用标准OpenAI API的可与指定客户端完美配合
    • 正方观点：mikael110解释其使用标准API所以能配合。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 英伟达演示页面速度较微软Azure的演示页面慢
    • 支持理由：sourceholder指出速度差异令人惊讶。
    • 反对声音：无。
  4. 💪 认为购买更多英伟达GPU会有更多收获
    • 支持理由：评论中暗示购买多会有更多可能性。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 详细阐述英伟达微服务的多个方面
    • 支持理由：SovietWarBear17给出了多方面内容解答。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 My team is making a NIM for Nvidia right now.”
    • 亮点：引出关于NIM的讨论。
  2. “🤔 AFAIK you must have an Nvidia enterprise license plus you pay for the raw cost of the GPU.”
    • 亮点：提供关于做NIM的成本相关信息。
  3. “👀 It uses the standard OpenAI API, so yes it should work perfectly fine with any client that allows you to specify a custom endpoint and model to connect to.”
    • 亮点：解释OpenAI兼容客户端与英伟达API的兼容性。
  4. “😎 The more you buy, the more you save!”
    • 亮点：以幽默方式谈论英伟达GPU购买情况。
  5. “🤯 NVIDIA’s approach to microservices centers around providing GPU - accelerated, AI - focused services designed for scalability, performance, and seamless integration into modern cloud and edge environments.”
    • 亮点：详细阐述英伟达微服务特点。

情感分析

总体情感倾向积极，大部分评论者对Deepseek R1被Nvidia托管持正面态度，或积极参与相关技术探讨。主要分歧点在于对Deepseek R1被Nvidia托管的一些限制方面，如jeffwadsworth提到的标记限制，可能原因是不同用户对托管服务的期望和需求不同，以及对技术应用场景的不同理解🤔

趋势与预测

  • 新兴话题：对Deepseek R1推理能力的进一步探讨以及它与其他模型对比的更多研究。
  • 潜在影响：如果Deepseek R1发展良好，可能会对人工智能客服领域产生积极影响，也可能促使更多企业考虑类似的托管模式。

详细内容：

《关于 Deepseek R1 由 Nvidia 托管的热门讨论》

近日，Reddit 上一个关于“Deepseek R1 现在由 Nvidia 托管”的话题引起了广泛关注，获得了众多点赞和大量评论。该帖子主要围绕 Nvidia 托管 Deepseek R1 所涉及的成本、性能、应用等方面展开了热烈讨论。

讨论的焦点集中在成本和性能上。有人认为 Nvidia 的服务类似于订阅模式，可能成本较低，但也有人指出 Nvidia 的硬件成本高昂。比如，[greysourcecode]表示，Nvidia 的 SaaS 平台 NIM 可能提供接近成本的计算服务，但需提前支付软件栈和模型的费用；[sumnuyungi]则反驳称 Nvidia 并未提供成本价的计算服务。

在应用方面，有人认为 Deepseek R1 有望取代部分客户服务代表，如[BusRevolutionary9893]就期待开源模型能达到 ChatGPT 高级语音模式的性能，从而改变客户服务的现状。但也有人对此持不同看法，[FireNexus]指出，在成本未大幅降低且幻觉问题未完全解决之前，这很难实现。

个人经历方面，[BusRevolutionary9893]分享了上周处理健康保险问题时因口音难以理解客服而遭遇的困扰。

有趣的观点如[pier4r]的“very /r/“local”llama”。

关于 Deepseek R1 与 OpenAI 兼容性的问题，[mikael110]认为它使用标准的 OpenAI API ，应该能与允许指定自定义端点和模型连接的任何客户端完美配合。

共识在于大家都对 Nvidia 托管 Deepseek R1 表现出了浓厚兴趣，争议点在于其成本、性能以及实际应用效果。特别有见地的观点如[greysourcecode]对于成本构成的详细分析，丰富了讨论的深度。

总之，Reddit 上关于这一话题的讨论展示了大家对新技术的期待与担忧，也为我们更全面地理解 Nvidia 托管 Deepseek R1 提供了多样的视角。