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LinuxDo 最新话题 · 2026-06-09 16:52:16+08:00 · tech

结论:DeepSeek-V4-Flash 出现了严重的 overthinking。 使用 DeepSeek 官方 API 测试,思考强度为 Max。 可以看到,在 12 道题目中,V4-Flash 只在 5 道题目中输出了代码,在剩余的 7 道题目中思维链全部超过了 128k 上限被截断。相比之下,在 V4 尚未发布时网页端的灰测模型都获得了 141 分,发布后的快速模式获得了 215 分——网页端的这两个模型至少面对题目能正常地输出一份代码,且有一定可能获得部分分数。 由于这种严重的 overthinking,V4-Flash 在当前的榜单中排名倒数第二,仅优于 Hy-3-Preview。 在昨天发布的 V4-Pro 的成绩中,3 道题目也出现了 CoT 超过长度限制的情况。而 Flash 作为参数量较小的模型,对于题目的直觉比 V4-Pro 更差,token 效率更低,因此对于 Pro 影响较小的 overthinking 问题,在 Flash 上就导致其在面对较难的问题时,Max 推理强度几乎不可用的状态。 这一点与知乎答主 toyama nao 在其题目集上的测试结果相符,DeepSeek-V4 系列相比于国际先进模型来说还是存在推理效率较低的问题。 目前排行榜: 4 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题

linux.do · 2026-05-05 15:23:30+08:00 · tech

从 在我催更三天之后,ds火速上线了多模态 继续讨论: 在我催更三天之后,ds火速上线了多模态 我还是比较关心文字OCR,我去试一下 ds经典的OCR错误率90%,太离谱了(手写文字 相对于豆包专家的30%,哈基米3.1的10%) 有趣 qwen喜欢加戏,但是也挺强 睡前补一张图 3.1迷之自信,但是这一点确实只有他错了 ds选择了不写: 整体感觉应该错的明显更高 不过实践出真知 之后我会让哈基米进行验证 (而且给ds的图是从哈基米那里下载的图 被压缩了 虽然对人类来说识别没问题,对AI估计有问题的 ) 中间还红温了一下,因为哈基米突然给ds的回答认为是我写的最终版正确版 总之也辛苦哈基米了,他每一次用py工具,光代码都得写2万kb,一共写了5万了都 最终结果 d是豆包专家(网页版 APP有降智) 6是3.6plus 5是3.5Omini star是ds识图模式 me是Gemini ds被哈基米狠狠批判了 继续努力 一心只想着技术的公司,搞个视觉第一还不是简简单单() 不过ds不是我的主力 也是没想到qwen3.6p竟然拿下了第一,不过他的多模态识别能力确实要强过omni(在语音转文字方面) 豆包专家在特定统计算法下成绩不是非常好,但他们几个整体上差距也不是非常大嘛 关键是豆包专家相比于哈基米3.1p对于免费用户来说还是便宜一些的 总测试字数 依旧少样本测试 仅供参考 但是难度确实相当大。虽然我依旧能完美辨认我自己写了什么() Ds可是受大苦了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题

v2ex.com · 2026-04-23 21:04:23+08:00 · tech

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v2ex.com · 2026-04-23 19:04:23+08:00 · tech

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