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#Qwen3-235B-A22B
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Gorden Sun
2周前
MiniMax-M1:MiniMax开源的推理模型 分80K和40K两个版本,这里的80K和40K是指推理消耗的最大token数。456B总参数,激活参数45.9B。评分超过旧版DeepSeek R1和Qwen3-235B-A22B。 在线使用: 模型: Github:
MiniMax M1发布:开源长上下文推理模型引发AI领域震动· 6 条信息
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karminski-牙医
1个月前
解读下这次 DeepSeek 顺带发布的 DeepSeek-R1-0528-Distilled-Qwen3-8B 的数据: 其中 AIME'24 的确是领先的, 但是其他的数据不是领先的,所以不要期待太多。 可以得出的结论是, 用这个模型替代原本的 Qwen3-8B 非常不错, 能力有不小的提升. 但是试图替代 Qwen3-235B-A22B 是不合理的. 仅从知识量来讲, 二者激活参数差距也足够大, 22B vs 8B. 所以并不适合通用场景. 另外 GPQA Diamond 的分数反而下降了, 尽管下降不严重, 因此建议如果要投入生产, 需要评估后再使用. 以免在其他的地方出现问题. 我的建议是如果有任务嵌入的场景, 可以试试这个模型, 或者用这个模型进行再次微调, 估计会有不错的结果. #deepseek
深度学习模型升级引发AI能力大跃进,行业迎新变革· 20 条信息
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karminski-牙医
1个月前
给大家解析一下 DeepSeek-R1-0528 的官方放出的评测数据。目前 DeepSeek-R1-0528 毫无疑问是开源模型第一了, Qwen3-235B-A22B 在热座上仅座了一个月[苦涩]. 先看图1,我们可以看到编程能力和数学能力都有巨大的提升,基本都是10%左右的提升。这是一个相当猛的结果。而大家这两天放出的测试也能看到这个新版本R1直逼 OpenAI-o3 或者 Gemini-2.5-Pro 的水平. (注意我把 CodeForces 测试分数等比缩小了100x,要不然坐标轴放不下了. 不影响展示提升比例) 具体来讲, Aider-Polyglot 测试从 53 提升到了 71 分, 这个分数比 claude-opus-4 都要高, 仅次于 Gemini-2.5-Pro, claude-opus-4-thinking, o4-mini-high 这三个都是72分。 数学能力的 AIME24'25 测试均提升了10分+, 这里猜测会不会之前放出的 DeepSeek-Prover-V2 会不会也能在训练中起到不小作用 然后看通用能力, MMLU 提升有限, MMLU 是个什么测试呢? 它是个涵盖了多个学科的问答选择题, 问题类似——锅包肉用什么肉? A. 猪肉, B. 羊肉, C.牛肉, D. 鸡肉 (当然实际问题是专业性问题, 比我这个难很多). 目前基础版本的 MMLU 早就被刷爆了(接近满分), 而这次两个 MMLU 的修改版测试没有什么提升, 但这并不是模型训练出现了问题, 而是也快到这两个测试的天花板了, 导致没什么区分度. 这里的区分度可以理解为十以内加减法没有办法作为高考数学题. GPQA 也类似, 但现在也有要被刷爆的趋势了. SimpleQA (这个是OpenAI的测试集) 和 Humanity's Last Exam 这两个目前还没被刷爆, 当然这两个也特别难, 我截图了 Humanity's Last Exam 的例题 (图2) 大家可以看看, 作为一个人类, 我非常有自信这个测试的 2500 道题目全都打 0 分哈哈哈哈. 最后说下总结, 我之前是略对 DeepSeek 这么久没更新有点焦虑的, 但现在来看完全没必要, 甚至只是更新了 R1 就能达到这种水平, 都不用把 R2 掏出来. 这就让大家对 R2 期待更高. 我是真心希望 R2 能有些多模态能力的. 另外题外话, 未来大模型的测试会充满困难, 甚至做出一套完善的测试题目的速度都没大模型发布得快, 现在的头部训练水平会导致新的测试和语料放出后不过几个月就会淘汰. 在我们达到 transformer 模型的理论极限之前, 想要实现AGI, 训练语料的瓶颈可能会更快达到. 所以 R2 的突破会不会是强化学习模式上的新突破, 它的自主学习会更强, 人类的监督只能用来保证模型安全. 否则人类干预完全就是训练的负因素. 让我们拭目以待. #deepseek
深度学习模型升级引发AI能力大跃进,行业迎新变革· 20 条信息
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