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讨论总结

这个讨论围绕SambaNova推出DeepSeek - R1 671B展开。评论涉及多个方面，包括对新闻标题风格的看法，有人觉得像特朗普讲话风格；对模型性能如上下文窗口大小、推理速度、吞吐量等的讨论，存在不同观点；还提及企业解决方案相关内容。整体氛围既有积极肯定，也有质疑和负面评价。

主要观点

  1. 👍 标题有特朗普讲话风格
    • 支持理由：标题表述像特朗普说话方式，如“我们推出了最快的模型，具有最高的效率”。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 2k上下文窗口对于推理模型无用
    • 正方观点：在文档中发现最大为4k上下文，新闻稿未发现更多关于“context”表述，没有8k上下文基准测试。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 SambaNova相比GPU有更高效率
    • 解释：SambaNova声称由于GPU存在内存和数据通信瓶颈，自己相比GPU有前所未有的效率。
  4. 💡 150tk/s的速度令人印象深刻
    • 解释：初始评论者认为这个速度很厉害，不过后续有争论是否是并行批次速度。
  5. 💡 怀疑100倍全球容量的说法
    • 解释：不认为能比其他所有供应商提供的令牌总量多100倍。

金句与有趣评论

  1. “😂 Few_Painter_5588: That title sounds like donald trump when he speaks. "We launched the fastest model, with the highest efficiency" 🖐️ 👌”
    • 亮点：形象地将标题风格与特朗普讲话风格类比。
  2. “🤔 s - kostyaev：2k context window for reasoning model. Useless.”
    • 亮点：简洁地表达对2k上下文窗口作用的否定态度。
  3. “👀 MightBeUnique：That is parallel batches (I guess that because they say total rack throughput), not individual.”
    • 亮点：对150tk/s速度提出新的思考角度，可能是并行批次速度而非单个速度。

情感分析

总体情感倾向比较复杂，既有正面的惊叹于速度等性能表现，也有负面的如对标题风格、模型部分性能（上下文窗口、吞吐量等）的质疑。主要分歧点在于对模型性能的评价以及标题风格。可能的原因是不同用户对模型有不同的期望和标准，以及看待问题的角度不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：对模型成本效益是否能超越GPU的探讨可能引发后续更多技术层面的比较讨论。
  • 潜在影响：如果SambaNova在后续发展中真的实现容量等方面的提升，可能对人工智能领域企业解决方案产生较大影响。

详细内容：

标题：SambaNova 推出号称最高效的 DeepSeek-R1 671B 引发 Reddit 热议

在 Reddit 上，一则关于“SambaNova 推出最快且最高效的 DeepSeek-R1 671B”的帖子引起了广泛关注。该帖子链接为 https://sambanova.ai/press/fastest-deepseek-r1-671b-with-highest-efficiency ，获得了众多点赞和评论。讨论的主要方向集中在对该产品性能的评价以及相关的质疑。

文章将要探讨的核心问题是：DeepSeek-R1 671B 所宣称的高效性能是否名副其实，以及其在实际应用中的可行性。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为 2k 的上下文窗口对于推理模型毫无用处，甚至找不到关于“上下文”的更多描述，质疑其能否提供更长的上下文。有人表示，如果不能展示至少 8k 上下文的基准测试，就无法判断其是否真的“超级快”。还有人认为其广告宣传有夸大之嫌，比如有人说：“这就像特朗普讲话一样，‘我们推出了最快的模型，效率最高’。”

有人指出，R1 虽适用于 SambaNova 的三层内存架构，但其数据流通架构是否能实现所宣称的高效运行还需观察。有人亲自尝试后发现平均每秒约 150 个令牌，与宣传有所出入。有人质疑 20k 令牌/秒的总吞吐量对于整个 16 芯片机架和 37B 激活参数来说相当糟糕，也有人对其所谓 100 倍全球容量的说法表示怀疑。

同时，也有一些独特的观点，比如有人提到需要合成数据用于阿尔茨海默病研究，还有人认为该模型就像自己思维混乱的叔叔。

总之，这次关于 SambaNova 新产品的讨论呈现出了观点的多样性和复杂性，既有对其性能的期待，也有诸多的质疑和担忧。