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讨论总结

该讨论围绕OpenAI o1模型和DeepSeek R1在ZebraLogic X - Large谜题性能的差距展开。讨论涉及模型的性能比较、成本差异、开源闭源特性、收益递减情况等多方面内容，同时还对ZebraLogic基准测试的实用性提出了质疑，整体氛围较为理性，有不同观点的碰撞。

主要观点

  1. 👍 DeepSeek R1在小和中等规模上获胜
    • 支持理由：数据显示在小和中等规模的ZebraLogic谜题上R1性能更优。
    • 反对声音：有观点认为两者差距不大。
  2. 🔥 两者差距可能是OpenAI能获取更多数据导致
    • 正方观点：OpenAI可能数据获取优势带来性能优势。
    • 反方观点：没有直接的反驳，但有从其他角度分析差距的观点。
  3. 💡 基准数据应结合其他因素考量，原始比较不能呈现全貌
    • 解释：模型对比时要考虑参数、成本等多种因素，单纯性能比较不全面。
  4. 👍 认为开源在性能比较中有优势（DeepSeek R1开源，OpenAI o1闭源）
    • 支持理由：开源的DeepSeek R1价格低，性能有可比之处。
    • 反对声音：有观点认为单纯比较性能不考虑其他因素不合理。
  5. 💡 没有模型能100%准确解决小拼图让人沮丧
    • 解释：从对模型性能期望的角度出发，表达失望情绪。

金句与有趣评论

  1. “😂 Well, R1 wins on small and medium, so….”
    • 亮点：简洁表明DeepSeek R1在小和中等规模的优势。
  2. “🤔 In absolute terms it’s not a big difference (14%), but relatively to DeepSeek R1 score (42.5 / 28.5 = 1.491) it’s 49.1% more.”
    • 亮点：从相对和绝对的角度分析两者差距，比较客观。
  3. “👀 It shows us the boundary between solvable and unsolvable for the current SOTA logical reasoning models?”
    • 亮点：对ZebraLogic基准测试意义的一种思考。
  4. “😮 I’m still amazed by the performance of R1. Given it’s size.”
    • 亮点：对DeepSeek R1性能表示惊叹，考虑到其规模因素。
  5. “🤨 So what practical problem have you found that this zebralogic benchmark applies to. What problem are you solving reliable based on the zebralogic score?”
    • 亮点：对ZebraLogic基准测试实用性的有力质疑。

情感分析

总体情感倾向较为理性中立。主要分歧点在于OpenAI o1模型和DeepSeek R1的性能差距大小、性能比较是否合理以及ZebraLogic基准测试的有效性等方面。可能的原因是大家从不同的利益角度（如使用成本、开源闭源的偏好等）、技术角度（如数据获取、模型训练等）出发看待这些问题。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何建立更合理全面的模型性能比较标准。
  • 潜在影响：如果关于模型比较标准的讨论深入，可能影响未来模型研发方向以及用户对模型的选择倾向。

详细内容：

标题：OpenAI o1 模型与 DeepSeek R1 在 ZebraLogic X-Large 谜题性能上的差异引发激烈讨论

在 Reddit 上，一个关于 OpenAI o1 模型和 DeepSeek R1 在 ZebraLogic X-Large 谜题性能表现的帖子引起了广泛关注。该帖子包含了链接 https://arxiv.org/pdf/2502.01100 ，获得了众多点赞和大量评论。

讨论的焦点主要集中在两个模型的性能差异以及相关的影响因素。有人认为 R1 在中小谜题上表现出色，50%的错误率减少令人瞩目。也有人指出，如果考虑价格差异，即使运行批次更多，R1 仍更具优势。还有用户提到整个数据集包含 1000 个谜题，包括不同规模的分类。

对于性能差异的评估，存在不同观点。有人觉得差异不算大，而有人则认为相对 DeepSeek R1 得分，差距达到 49.1%，这是很大的性能差距。有人质疑这种比较缺乏全面的背景信息，因为 o1 是闭源模型，很多参数未知，而 DeepSeek R1 是开源且架构透明。

有用户认为 o1 模型可能规模更大，成本高昂但性能提升有限。也有人认为当模型达到一定性能水平后就进入了“足够好”的范畴，如果开源模型能满足日常需求，没必要为更贵的模型付费。

有人惊叹于 R1 的性能，也有人质疑 ZebraLogic 基准测试的更新频率和实际应用价值。

总之，关于 OpenAI o1 模型和 DeepSeek R1 在 ZebraLogic X-Large 谜题性能上的差异，讨论呈现出多样化和复杂性，涉及模型的规模、成本、开源与否等多个方面。这一讨论不仅让我们看到了技术的发展，也促使我们更深入地思考模型性能评估的全面性和合理性。