deepseek降智

上下文超过 500k…这是正常情况吧

最大上下文 1m ≠ 有效上下文 1m

还行没什么不一样的感觉 你用的是官方的吗

是的买的官方api 之前都挺好的 就最近感觉很笨

也许是新的那个spark技术还在测试，没有之前稳定，毕竟变快了

刚刚被ds的气完，然后换gemini同样的问题都没问它几次就给出比较好的方案了

感觉这周用是降智了，上周用其实还好

也没感觉变快哇 只是感觉变蠢了 最近修代码各种反复横跳

对 就是这周 感觉特别明显 变得非常笨

而且现在deepseek在高峰期收费要翻倍了，很难受

（帖子已被作者删除）

那也没得选，还是它便宜，其他的都太贵了

没有感觉怎么样降智，但是收费加价就很难受。

难受也只能用它，api里面比它便宜的没它好，比它好的肯定比它贵

现在属实是太便宜了吧。而且正式版估计后训练会发力啊，能力应该会大大提高。涨价无可厚非。而且也在能接受的范围内吧，毕竟你买其他的coding plan，它在高峰期的使用倍数也是双倍。就是DeepSeek定义的这个高峰期有点太长了吧，基本上把白天都包住了。

根据微软的longrope2的结果显示。YaRN在LLaMA3-8B上128K长度分数确实不高。同理可得dsv4也是使用的YaRN，所以上下文越长召回率越低。属于正常状态。128k都衰减这么严重。1M上下文召回率只会更低。这是所有大模型的通病。并非ds一家的问题。 ^-^不要过于担忧。

下文为微软longrope项目中LongRoPE2分支的README.md关于成绩的节选：

LongRoPE2 在 RULER 基准测试中，该方法明显优于之前的 SOTA 方法（NTK、YaRN 和 LongRoPE 1.0），尤其是在 128k 限制下。

RULER Benchmark（平均分）

都降了，现在一个个都是蠢驴（我也是）

我指的是它对比之前，并不是说大上下文的问题 ^-^