声称的DeepSeek-R1-Distill结果在很大程度上无法复制

对DeepSeek的精炼AI模型，特别是DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B的性能进行了批判性分析，指出它们未能复制公司声称的高性能。内容作者进行了自己的基准测试，将精炼模型与基础模型和其他最先进模型（如Claude Sonnet）进行了比较，在编码任务中。研究结果表明，与DeepSeek声称的相反，精炼模型并未超越其基础模型，在各个领域表现较差，除了数学领域。这一批评意义重大，因为它挑战了DeepSeek可访问的精炼模型的宣传能力，这对于资源有限的用户来说很重要，以运行更大的模型。该指南突显了公司宣称与用户体验之间的差异，揭示了AI模型基准测试的可靠性以及独立验证的重要性。- DeepSeek-R1-Distill模型声称优于其他模型，但有报道称它们并非如此。 - 在大多数情况下，蒸馏模型的性能比其基础模型差。 - 内部基准测试和MMLU-Pro子集的结果支持这一说法。 - 性能下降不是由于量化或llama.cpp的问题。 - DeepSeek应该调查并修复蒸馏模型的问题。 - 提供了更大模型的性能作为参考。