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讨论总结

整个讨论围绕着New deepseek v3和R1展开，涵盖多个方面。包括对模型本身的评价、在本地运行情况、硬件要求、模型之间的比较（如性能、价格、代码生成等）、是否更新版本、模型蒸馏的期待等内容，还穿插着一些调侃、幽默和质疑的观点，讨论热度有高有低，总体氛围较为多元活跃。

主要观点

  1. 👍 对在本地运行大型模型表示惊讶
    • 支持理由：在一般认知中运行大型模型对资源要求高，本地运行较为困难
    • 反对声音：无
  2. 🔥 不同模型之间进行比较时需考虑其是否处于思考状态
    • 正方观点：思考状态可能影响比较结果的公正性
    • 反方观点：有人认为在实际操作中较难判断思考状态，这个因素影响不大
  3. 💡 期待8B、14B和32B模型的蒸馏以便运行
    • 解释：蒸馏后的模型可能更适合普通人运行，大家对此表示期待
  4. 💡 认为claude表现较好，google flash thinking表现令人惊喜，其他的表现不佳
    • 解释：通过对不同产品的使用或了解得出此评价
  5. 💡 质疑新的基础模型是否优于旧的推理模型
    • 解释：新模型虽然出现，但对其优势并不确定，期待评测结果

金句与有趣评论

  1. “😂 Rainy and Snowy ran out of thinking tokens! /s”
    • 亮点：以一种幽默诙谐的方式暗示Rainy和Snowy可能存在的问题，为讨论增添轻松氛围
  2. “🤔 You run a 111 billion parameter model locally?! 👀 I can only dream about that”
    • 亮点：生动地表达出对在本地运行大型模型的惊讶之情
  3. “👀 Heres some of the code it generated when I asked it:”
    • 亮点：直接给出模型生成的代码，有助于大家对模型能力的直观了解
  4. “😂 A post for those of us who have several hundred gigs of vram I see. You boys enjoy yourself. Try not to crimp your hand connecting all those gpu cables. Wouldn’t want to affect your polo play now would we?”
    • 亮点：通过调侃拥有大量显存的情况，以幽默的硬件相关操作引出反差感
  5. “🤔 Hmm new base model is better than a reasoning older one? I’m waiting for livebench.”
    • 亮点：表达对新模型优势的质疑以及对评测结果的期待

情感分析

总体情感倾向较为多元。既有对New deepseek v3进步的赞同和积极评价，也有对部分模型表现不佳的负面评价；既有对模型蒸馏等充满期待的积极情感，也有对可能存在诱导用户停止使用DeepThink的心理操纵行为的怀疑态度。主要分歧点在于对不同模型的评价上，可能是由于大家使用模型的场景、需求以及对模型的了解程度不同导致的。

趋势与预测

  • 新兴话题：qwen团队的成果可能会成为后续关注焦点，如果8B、14B和32B模型不能蒸馏，大家会期待qwen团队做出的成果。
  • 潜在影响：这些关于模型的讨论有助于模型开发者进一步优化产品，也能让用户在选择模型时更加理性，对人工智能模型相关领域的发展有一定的推动和引导作用。

详细内容：

标题：关于 New deepseek v3 与 R1 的热门讨论

在 Reddit 上，一个有关“New deepseek v3 与 R1”的帖子引起了众多网友的热烈讨论。该帖子包含了一张未能成功处理的图片以及相关的讨论，获得了较高的关注度，评论数众多。帖子引发了关于模型性能、使用方法、参数选择等多个方向的讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人对能否上传视频表示好奇。有人提到在本地运行的情况。有用户认为其设计不错。还有用户探讨了所运行的量化参数，并分享了自己的尝试和遇到的问题。比如，有用户说：“我只尝试了 EXL2 4.5bpw，它在 4 个 GPU 上能运行，但效果不太好，听说 Command A 在 ExllamaV2 中有一些问题，也许我该再试试 GGUF。” 关于能否使用 ollama 运行以及选择模型的问题，有人表示如果电脑配置足够高可以尝试。也有人认为模型的蒸馏技术虽好，但不能期望 8B 大小的模型能达到真实模型的效果。 还有用户分享了相关的代码生成示例，并引起了其他人对于编程方式的思考和感慨。

讨论中存在一定的共识，比如对于模型性能和使用体验的关注。同时，也有一些独特的观点，如认为某些模型在特定方面表现出色，或者对于模型价格和开源性的看法。

总的来说，这次关于 New deepseek v3 与 R1 的讨论充分展示了网友们对于技术的热情和深入探索。