原贴链接

讨论总结

该讨论围绕DeepSeek R1在Hugging Face发布几周后成为最受欢迎模型这一事件展开。涉及内容包括模型的下载情况、运行所需硬件、与其他模型对比的性能优劣、受欢迎的可能原因等多方面，同时还夹杂着对相关技术（如制作特定图表）的疑问，以及部分对模型持怀疑态度的观点，讨论氛围较为多元，既有积极赞赏也有质疑。

主要观点

  1. 👍 分销渠道是如今软件产品的首要推动因素
    • 支持理由：以DeepSeek R1在被电视报道后受欢迎为例说明分销渠道的重要性。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 DeepSeek在解决代码问题上比Claude和ChatGPT 4更有效
    • 正方观点：Rudy69通过自己使用Copilot结合Claude和ChatGPT 4未解决问题，但DeepSeek可以解决来证明。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 很多人难以运行完整的Deepseek R1模型
    • 解释：如普通电脑无法运行，只有少数人有硬件运行，很多人会租用云GPU或使用机构企业GPU运行等。
  4. 💡 有人认为Deepseek R1的热度源于观看其“思考”的良好感觉
    • 解释：针对defcry不理解Deepseek R1为何受捧，madaradess007提出的观点。
  5. 💡 开源变体是Deepseek R1大量下载的重要因素
    • 解释：开源变体有助于它在不同机器上运行，推动其受欢迎。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ll use it as a reminder of the fact that distribution channels are the top driving factor for any software products these days, seconded by execution and only then ideas and innovation.”
    • 亮点：提出软件产品推动因素的新观点，具有一定启发性。
  2. “🤔 DeepSeek had GRPO for a year, yet this happened when the story was put on TV under US vs China tag.”
    • 亮点：阐述DeepSeek的发展与特定事件（被电视报道）的关联。
  3. “👀 R.I.P. their CDN bill.”
    • 亮点：以诙谐的方式调侃Deepseek R1模型下载对CDN账单的影响。
  4. “😂 all i see here is a coordinated pr stunt to get more funding, sorry”
    • 亮点：大胆提出Deepseek R1受欢迎是公关噱头的怀疑观点。
  5. “🤔 lol 10mil times. Who has 671B to run it?”
    • 亮点：幽默地质疑Deepseek R1的高下载量背后的运行可行性。

情感分析

总体情感倾向较为复杂。一部分人对DeepSeek R1表示赞赏、喜爱，积极肯定其性能或认为其受欢迎是合理的；另一部分人则对其持怀疑态度，如认为是公关噱头、不理解为何受欢迎，还有人对自身使用体验不佳表示困惑。主要分歧点在于对DeepSeek R1的评价和其受欢迎的原因。可能的原因是大家使用场景、测试方式不同，以及对模型期望和关注点存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于不同国家和地区在模型发展方面差异的讨论，如美国领先、欧洲落后这种现象背后的原因。
  • 潜在影响：如果对DeepSeek R1公关噱头的质疑声音增多，可能会影响其后续的推广和资金获取；对模型运行可行性的关注可能促使相关方优化模型对硬件的要求或提升云服务设施。

详细内容：

标题：Deepseek R1 模型在 Hugging Face 上大获成功引发热烈讨论

Deepseek R1 模型在发布短短几周后就成为了 Hugging Face 上最受欢迎的模型，其众多变体已被下载超过 1000 万次，引发了 Reddit 网友的广泛关注和热烈讨论。

在讨论中，观点丰富多样。有人认为，其成功得益于广泛的分布，特别是在 AI 使得构建更容易以及基础设施随时间改进的情况下。也有人指出，持续不断的营销压力以及国家的资源和支持也是重要因素。还有人觉得开源增加了创新，比如有人看到用 Deepseek 改进代码使其更高效，甚至认为这接近通用人工智能了。

有用户分享了自己使用 Deepseek R1 模型的经历。比如，[Rudy69]表示自己在遇到问题时，尝试了多种方式都未解决，而 DeepSeek 却成功找出问题所在并给出有效代码。

然而，也有不同的声音。[BalaelGios]觉得自己没发现 DeepSeek R1 模型有何更好之处，还感觉回答较慢。[defcry]则认为在自己的测试中，其变体不如 Llama 准确且速度慢。

关于模型的成功，有人认为这可能只是一种炒作效应，就像人们看到它“思考”时感觉良好，但最终答案可能和其他模型一样无用。也有人认为大量不同的开源变体使其能在各种机器上运行，这是成功的重要部分。

总之，关于 Deepseek R1 模型的讨论展现了大家对其性能、应用和影响的不同看法，同时也反映了人们对 AI 技术发展的关注和思考。