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因为每个人都一直把这些精简模型称为R1，却忽略了“精简”这个词或者它基于哪个基础模型进行微调的。

讨论总结

整个讨论围绕Deepseek的R1模型展开，焦点在于人们将蒸馏模型错误命名为R1这一现象。这一错误命名对社区产生了不良影响，导致用户混淆，还可能是为了博眼球。大家对这一情况的看法不一，包括Ollama是否要对这种错误命名负责、Deepseek的命名方式是否有问题，也有人对模型的性能进行了对比，还有关于模型训练等方面的讨论，整体氛围比较理性，大家积极发表自己的看法。

主要观点

  1. 👍 错误命名蒸馏模型为R1对社区整体有害。
    • 支持理由：会误导社区用户，造成混乱。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Ollama可能要对这种错误命名负责。
    • 正方观点：Ollama将distill模型作为R1的替代大小展示，很多人下载时不清楚情况。
    • 反方观点：有人认为应责怪Deepseek的命名方式。
  3. 💡 Deepseek近期不太可能制造出更小的原生R1模型。
    • 支持理由：资源和团队规模有限会使Deepseek专注于一个模型。
    • 反对声音：DeepSeek的相关论文提到正在训练的模型可能改变局势。
  4. 👍 人们正在学习模型名称相关的差异。
    • 支持理由：如果有人还没学会，大家会互相提醒。
    • 反对声音：无。
  5. 🔥 应该责怪Deepseek的命名方式。
    • 正方观点：以deepseek - r1的名字发布特定模型容易引发混淆。
    • 反方观点：有人认为Ollama责任更大。

金句与有趣评论

  1. “😂 它（这种错误命名现象）对整个社区非常不利。”
    • 亮点：直接指出错误命名的严重危害。
  2. “🤔 很多人可能只是为了让人们对他们的帖子发表评论……然后他们就假装这是一个错误并添加一条评论……”
    • 亮点：揭露了部分人错误命名可能存在的不良动机。
  3. “👀 I hope the moderators directly delete posts with misnamed… if people want, they can repost with the correct name.”
    • 亮点：提出了应对错误命名帖子的一种处理方式。
  4. “😂 Well, people are learning the difference. And if not, we remind them.”
    • 亮点：对人们学习模型名称差异表达积极态度。
  5. “🤔 Blame Deepseek. Why do they release distilled llama and qwen models under the name deepseek - r1?”
    • 亮点：明确表达对Deepseek命名方式的质疑。

情感分析

总体情感倾向为中性偏负面。主要分歧点在于到底是Ollama还是Deepseek应该对错误命名现象负责，以及错误命名的模型是否能被接受。可能的原因是大家从不同的角度看待这一问题，有些人关注模型发布者的命名方式，有些人关注模型展示平台的呈现方式。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于如何规范模型命名以避免类似混淆情况再次发生。
  • 潜在影响：如果模型命名问题得不到解决，可能会导致更多用户被误导，影响相关模型在社区中的推广和使用。

详细内容：

标题：关于 Deepseek R1 命名引发的争议

在 Reddit 上，一则有关 Deepseek 的讨论引发了众多关注。原帖“By the time Deepseek does make an actual R1 Mini, I won’t even notice”提到，大家总是将一些蒸馏模型称为 R1，却忽略了“distil”或其基于的基础模型。此帖获得了较高的关注度，评论众多，引发了关于模型命名混乱的热烈讨论。

讨论焦点主要集中在谁该为这种混乱的命名负责。有人认为是 Ollama 的错，比如有用户分享道：“Ollama 把它称为‘deepseek-r1’，而 Deepseek 称它们为‘deepseek-r1-distill’。这个愚蠢的错误毫无道理，而且一开始它们在第一段中也没有提到‘distill’。” 还有人认为 Deepseek 也有责任，“为什么 Deepseek 要以 deepseek-r1 的名字发布蒸馏的 llama 和 qwen 模型？” 同时，也有人觉得是那些“科技”博主造成了这种情况。

关于这一争议存在不同的声音。有人表示：“这对整个社区来说真的很糟糕。很多人这样做只是为了让帖子获得更多评论，然后假装是个错误再添加评论。我们应该直接给这些帖子点反对，不要评论。希望管理员能删掉这些错误命名的帖子，如果想发可以用正确的名字重发。” 但也有人认为，“虽然命名混乱让人烦恼，但也带来了好处，比如让更多用户尝试本地运行 AI，这可能会推动未来硬件的发展。”

在讨论中也存在一些共识，大家都认为这种命名混乱给用户带来了困扰。特别有见地的观点如：“‘Distill’并不等同于‘finetune’，实际上 70B 的蒸馏模型是很不错的。”

总之，关于 Deepseek R1 命名的争议仍在继续，未来是否能得到妥善解决还有待观察。