空间:[https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/deepseek-vl2-small]。来自Vaibhav (VB) Srivastav在X上的消息:[https://x.com/reach_vb/status/1887094223469515121]。编辑:Zizheng Pan在X上的消息:我们的DeepSeek - VL2 Small的官方HuggingFace空间演示已经发布!一个用于各种视觉 - 语言任务的16B MoE模型:[https://x.com/zizhpan/status/1887110842711162900]
讨论总结
该讨论围绕DeepSeek VL2 Small官方演示发布展开。有人提到模型性能不错,还有人对下一个版本充满期待。同时也存在一些疑问,如模型是否能用于浏览器用途、在Lmstudio是否发布等,也有对发布时间的质疑,以及一些用户反馈遇到的诸如无法访问链接、演示无法正常运行等问题。总体氛围比较积极,大家对DeepSeek相关产品表现出关注。
主要观点
- 👍 DeepSeek - VL2 Small官方演示已发布
- 支持理由:原帖发布了演示相关消息,有评论者提及官方演示发布
- 反对声音:无
- 🔥 DeepSeek VL2 Small模型就其规模而言有着很好的性能
- 正方观点:评论者明确表示肯定其性能与规模的关系
- 反方观点:无
- 💡 正在等待DeepSeek VL2 Small和qwen 2.5VL的gguf
- 解释:有用户表达正在等待这两个产品的gguf
- 💡 对DeepSeek的普通VL是否在Lmstudio发布表示疑问且有测试意愿
- 解释:评论者想测试DeepSeek普通VL版本所以询问是否已发布
- 💡 认为应推出稳定API的官方演示
- 解释:有用户觉得有必要推出,且其他用户表示认同并提及相关问题
金句与有趣评论
- “😂 Fun fact: They uploaded it on HF about 2 months ago.”
- 亮点:揭示模型早在两个月前已上传到HF,提供有趣信息
- “🤔 Really good performance for the size.”
- 亮点:简洁肯定模型性能与规模的关系
- “👀 I think that VLM based web browser type agents are the future.”
- 亮点:提出基于VLM的网络浏览器类型代理是未来发展方向
- “😎 Hope v3 will be blast just like DeepSeek v3 and R1”
- 亮点:表达对DeepSeek v3的期待
- “🤨 “just released”, uploaded December 2024”
- 亮点:质疑发布时间,指出与实际上传时间不符
情感分析
总体情感倾向是积极的,大家对DeepSeek相关产品表现出期待、认可等态度。主要分歧点在于发布时间可能存在误导,以及部分用户在使用或获取相关产品时遇到困难(如无法访问链接、演示无法正常运行等)。可能的原因是对产品感兴趣所以积极关注,但产品发布相关环节可能存在一些不完善之处。
趋势与预测
- 新兴话题:基于VLM的网络浏览器类型代理的发展、DeepSeek产品API相关的改进。
- 潜在影响:如果VLM在浏览器方面得到应用,可能会改变网页交互方式;API的改进会影响用户使用产品的便捷性等。
详细内容:
标题:DeepSeek 新发布的 VL2 Small 模型引发 Reddit 热议
近日,Reddit 上关于 DeepSeek 刚刚发布的官方 demo 版 DeepSeek VL2 Small 讨论热烈。该帖子获得了众多关注,评论众多。原帖主要介绍了该模型在 OCR、文本提取和聊天等方面的应用,并提供了相关链接,如:https://huggingface.co/spaces/deepseek-ai/deepseek-vl2-small 等。帖子引发的讨论方向主要集中在模型的性能、应用场景以及与其他类似模型的比较等方面。
讨论焦点与观点分析: 有人提到两个月前就已在 HF 上传,认为本月会发布推理相关内容。有人分享了在 Colab 中使用 LLaVA 风格 VLM 与 R1 基础 llms 的链接。还有人认为该模型很酷,性能不错,但也有人觉得对于特定视觉任务,如 grounding 或 regional tasks,florence-2-large-ft 更好,不过此模型能聊天是个优点。有人指出 HF 上的模型链接,有人分享自己尝试下载但因速度问题不太满意的经历。有人询问能否用于浏览器,有人认为 VLM 型网络浏览器代理是未来趋势。有人表示 demo 暂时无法使用,有人期待 v3 版本,有人关心 API 相关问题。有人在讨论模型对不同任务的适用性,比如能否通过 API 处理 PDF 以及是否值得花费时间设置等。
例如,有用户分享道:“我尝试了在 Colab 中使用 LLaVA - 风格 VLM 与 R1 基础 llms,链接是 https://colab.research.google.com/drive/1R64daHgR50GnxH3yn7mcs8rnldWL1ZxF?usp=sharing。” 还有用户说:“我下载了,但 DeepSeek 每秒处理 0.76 个令牌,而 llama-3.2 在我的机器上每秒处理 40 个令牌,所以不太愿意在本地运行 DeepSeek。”
讨论中的共识在于大家对新模型的发布都较为关注,并且期待它能有更好的表现和更多实用功能。特别有见地的观点如认为 VLM 型网络浏览器代理是未来趋势,丰富了对模型应用前景的探讨。
总之,Reddit 上关于 DeepSeek VL2 Small 模型的讨论展现了大家对新技术的热情和期待,也反映出对其性能和应用的深入思考。
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