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讨论总结

该讨论围绕DeepSeek R1在泛化基准测试中与o1并列第一展开。涵盖模型在测试中的排名、表现、与其他模型的比较,还涉及基准测试本身的意义、内容补充以及对一些模型发展的期待等,讨论较为理性,有对模型肯定也有质疑的声音。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek R1在泛化基准测试中与o1并列第一是值得关注的结果
    • 支持理由:多个评论围绕这一事件展开讨论,包括与其他模型比较等内容。
    • 反对声音:无。
  2. 🔥 Phi - 4是一个不错的模型
    • 正方观点:在很多测试中表现良好,使用者逐渐喜爱它。
    • 反方观点:有观点认为其在历史问题上会产生较多幻觉,不适用于所有用例。
  3. 💡 获取人类在任务中的测试数据存在困难
    • 解释:人们可能作弊或不认真对待,需要受控环境,而创建这样的环境费力。
  4. 💡 对模型是否抄袭表示质疑
    • 解释:DeepSeek R1与o1并列第一,有人认为这增加了R1部分抄袭o1的可信度。
  5. 💡 API默认设置为中等是速度和推理准确性的平衡
    • 解释:可从OpenAI平台文档获取信息,存在相关字符串且默认中等。

金句与有趣评论

  1. “😂 what this shows me is that google has abandoned gemma”
    • 亮点:简单直接地做出谷歌放弃gemma的关联推断。
  2. “🤔 Benchmark after benchmark, user test after user test, Phi - 4 keeps punching above its weight.”
    • 亮点:强调Phi - 4在多次测试中的良好表现。
  3. “👀 Am ready to learn Chinese if they beat open ai and Claude”
    • 亮点:将DeepSeek R1的表现与学习中文的意愿相联系,反映出对其潜力的期待。
  4. “🤔 The more I use it, the more I like it =D”
    • 亮点:体现出Phi - 4随着使用次数增多而更受喜爱。
  5. “😂 The fact that it tied it exactly gives some credibility to the claim that parts of it are copied from o1.”
    • 亮点:提出并列第一与抄袭可能性之间的关联。

情感分析

总体情感倾向较为中性,既有对DeepSeek R1、Phi - 4等模型的肯定与期待,也有对模型的质疑(如抄袭质疑、对基准测试的质疑)。主要分歧点在于对模型性能评价、测试数据可靠性、模型间是否存在抄袭等方面。可能的原因是大家从不同的使用经验、测试角度出发看待这些模型和相关测试。

趋势与预测

  • 新兴话题:如Llama与DeepSeek结合发展、将更多模型(如KIMI K1.5)纳入比较等可能引发后续讨论。
  • 潜在影响:如果更多模型比较的话题兴起,可能影响用户对不同模型的选择倾向,也可能促使模型开发者对模型进行改进以在基准测试中获取更好的排名。

详细内容:

《DeepSeek R1 在通用基准测试中表现引发热议》

近日,Reddit 上一则关于“DeepSeek R1 在通用基准测试中与 o1 并列第一”的帖子引发了众多关注。该帖子点赞数众多,评论区也十分热闹。帖子主要围绕着 DeepSeek R1 在基准测试中的表现展开,同时还提供了相关的链接,如https://github.com/lechmazur/generalization,方便大家获取更多信息。

讨论焦点主要集中在以下几个方面: 有人认为在该基准测试中,能看到很多新颖的基准,只要有意义就很有趣。比如有人提到 AWS Nova Lite 和 Nova Micro 的排名令人感兴趣。 有人指出不同模型在不同测试中的表现差异。比如有人分享在 Livebench 中 o3 - mini 的表现差异很大,认为将其加入测试会是很好的补充。 有人好奇人类在这类任务中的表现数据,但目前没有相关数据。有人还提到 DeepSeek R1 存在一些问题,比如回复过长、可能存在数据污染等。 也有人对不同模型的性能进行了对比和评价,认为 Phi 4 表现出色,在某些方面甚至超越了更大规模的模型。 还有人讨论了模型的使用体验,比如有人提到 DeepSeek 发送数据包到中国等问题。

有用户分享道:“作为一名长期从事相关研究的人员,我在不同的测试中发现,一些模型在特定场景下的表现确实存在较大差异。比如在处理复杂任务时,某些小型模型反而比大型的专业模型表现更好。” 有用户提供了一个相关的视频链接:[https://www.youtube.com/watch?v=TpH_U8Cql8U],进一步支持了关于 R1 模型存在过度思考的观点。

讨论中的共识在于大家都对 DeepSeek R1 的表现给予了关注,并认为这类基准测试对于评估模型性能具有一定的价值。 特别有见地的观点如有人深入分析了基准测试的方法和原理,解释了为何某些测试方式是合理有效的。

总之,关于 DeepSeek R1 在通用基准测试中的表现,Reddit 上的讨论丰富多样,为我们更全面地了解相关情况提供了多个视角。