原贴链接

这是一个指向https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324的链接，未提及更多关于该检查点的详细内容。

讨论总结

该讨论主要围绕Deepseek新发布的V3 - 0324检查点展开。参与者从多个角度进行了讨论，包括对新检查点的期待、可能的应用场景、与其他模型（如R1、Chat GPT等）的比较、性能的评估（如基准测试）、版本的更新机制以及一些技术方面（如模型大小、多令牌预测等）的探讨，整体氛围积极且充满对人工智能技术发展的探索欲望。

主要观点

  1. 👍 新发布的V3 - 0324可能被用作R2的基础版本
    • 支持理由：R2预计在四月发布，与之前V3和R1的发布规律相符。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 不需要V4就能制作R2，强化学习有很大的扩展空间
    • 正方观点：以QwQ - 32B为例，不需要新的基础模型也能做出很好的推理模型。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 对Deepseek新V3检查点命名不包含年份表示奇怪，且Readme为空是个问题
    • 解释：按照常规命名应该包含年份以便区分不同版本，Readme为空则无法获取更多信息。
  4. 🌟 预计R2会在30天内出现
    • 支持理由：R1在V3发布后不久就出现了，按照规律推测。
    • 反对声音：无。
  5. 🤔 在模型优化方面，改变思维链结构作用不大，理想情况是模型自己学习思维链结构
    • 解释：这是对模型优化方向的一种观点，认为模型自身学习能力更重要。

金句与有趣评论

  1. “😂 soomrevised：Weird choice not to include year in the naming and no information of now? Readme is empty.”
    • 亮点：直接指出Deepseek新V3检查点命名和Readme存在的问题。
  2. “🤔 ybdave：R1 wasn’t long after V3 release…. I expect we’ll see R2 in <30 days 😎”
    • 亮点：根据之前的发布规律对R2的发布时间做出预测。
  3. “👀 dubesor86：The total size of DeepSeek - V3 models on HuggingFace is 685B, which includes 671B of the Main Model weights and 14B of the Multi - Token Prediction (MTP) Module weights.”
    • 亮点：详细解释了DeepSeek - V3模型的大小构成。
  4. “😎 According_Humor_53：After a brief test, it seems that the model’s coding skills have improved a bit.”
    • 亮点：提供了对新模型编码技能的测试结果。
  5. “💡 Philosophica1：They probably want to release before full o3/GPT5 so that they can claim to have the most capable model in the world for a short while.”
    • 亮点：对Deepseek可能提前发布R2的动机进行推测。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对Deepseek发布新的V3 - 0324检查点表示期待、认可或者对其进行积极的探讨。主要分歧点在于对模型某些方面的看法，例如对新模型是否比旧模型更好、某些功能是否应该存在（如全模态功能）等。可能的原因是大家从不同的使用需求和对人工智能发展的期望出发，看待新模型的角度有所不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：新模型在不同应用场景（如编码、多模态等）中的表现，以及与其他竞争对手（如OpenAI、Chat GPT等）的比较。
  • 潜在影响：如果Deepseek继续按照这样的节奏发布和改进模型，可能会对人工智能模型市场格局产生影响，促使其他公司加快研发和创新，也可能影响开发者和用户对不同模型的选择倾向。

详细内容：

标题：DeepSeek 发布新 V3 检查点引发 Reddit 热烈讨论

DeepSeek 发布了新的 V3 检查点（V3-0324），这一消息在 Reddit 上引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。

原帖主要内容是关于 DeepSeek V3 检查点的发布，包含了相关的链接如 https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324 。讨论的主要方向包括对新检查点的性能猜测、与其他模型的比较、在不同应用场景中的表现等。

文章将要探讨的核心问题是：DeepSeek V3 检查点的更新究竟带来了多大的改进，以及它在市场中的竞争力如何。

在讨论焦点与观点分析方面，有人认为新检查点在编码技能上有所提升，也有人觉得其失去了原本像人类的感觉。比如，有用户分享道：“作为一名经常使用语言模型的开发者，我测试了新的 DeepSeek V3 检查点，在编码方面确实感觉有一定的进步。”还有用户表示：“新检查点不像以前的 V3 那样具有独特的‘人性化’特质，听起来更像其他普通的语言模型，失去了那种独特的魅力。”

讨论中存在一些共识，比如大家都认为 DeepSeek 的更新速度和技术发展值得关注。特别有见地的观点如关于模型在不同领域的表现评估以及与其他同类模型的对比分析，丰富了讨论的深度和广度。

总体而言，这次 DeepSeek V3 检查点的发布在 Reddit 上引发了热烈且深入的讨论，让人们对其有了更全面的认识和期待。