DeepSeek-V3.2がHugging Faceに公開されたらしい

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スレッド概要

「DeepSeek-V3.2がHugging Faceに公開されたらしい」についてのスレッドです。コスト効率やローカル実行の可能性、ベンチマーク結果などについて議論が行われています。 20件の返信で意見交換されています。

  • このトピックには20件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより2年、 11ヶ月前に更新されました。
20件の返信を表示中(うち親返信16件)
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    • #73747 返信
      名無しさん
      DeepSeekが新しいモデルDeepSeek-V3.2をHugging Faceで公開したとの情報がRedditで話題になっていました。コスト効率やローカル実行の可能性、ベンチマーク結果などについて議論が行われています。

    • #73748 返信
      名無しさん
      これは注目ですね。ローカルで動かせるなら試してみたい。

      • #73750 返信
        名無しさん
        コスパ良さそうだけど、実際のコード生成はどうなんだろう。

        • #73751 返信
          名無しさん
          Redditのスレでもコーディング性能が良いって評判だったよ。

    • #73749 返信
      名無しさん
      V3.2って前より改善されてるのかな?ベンチマーク見てみたい。

    • #73752 返信
      名無しさん
      ただ、プライバシー面はどうなんだろう?外部API使うなら気になる。

      • #73753 返信
        名無しさん
        ローカル実行できるなら問題ないでしょ。70Bモデルは重いけど。

    • #73754 返信
      名無しさん
      V3.2ってパラメータ数はどのくらい?前のと一緒?

    • #73755 返信
      名無しさん
      Hugging Faceにモデルカードがあるみたい。詳細を見てみよう。

    • #73756 返信
      名無しさん
      このモデル、商用利用OKなんだっけ?ライセンス確認が必要。

    • #73757 返信
      名無しさん
      ベンチ結果を見ると、Llama 3.1より良いところもあるらしい。

    • #73758 返信
      名無しさん
      個人的にはコード生成で使いたい。Pythonの精度が高いと嬉しい。

    • #73759 返信
      名無しさん
      速報的なスレだけど、他のLLMと比較してどうか議論したい。

    • #73760 返信
      名無しさん
      インストール方法の情報もほしいな。簡単に試せるなら嬉しい。

    • #73761 返信
      名無しさん
      macOSでも動くのかな?Mシリーズだとメモリが足りないかも。

      • #73762 返信
        名無しさん
        量子化すればいけるんじゃない?4bitで動かせるか試す価値あり。

    • #73763 返信
      名無しさん
      中国の企業だからデータの扱いが心配。でもオープンなのは評価できる。

    • #73764 返信
      名無しさん
      実際に使ってみた人のレポート待ちですね。バグとかあるかもしれない。

    • #73765 返信
      名無しさん
      ベンチマークだけじゃなく、実用的なタスクでの性能が知りたい。

    • #73766 返信
      名無しさん
      とりあえずダウンロードして試してみよう。LLMの進化は早いな。

    • #73767 返信
      名無しさん
      このスレで情報交換できるのは助かる。また新モデル出たら教えてください。

20件の返信を表示中(うち親返信16件)
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