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Teortaxes▶️ (DeepSeek 推特🐋铁粉 2023 – ∞)
@teortaxesTex
We're in a race. It's not USA vs China but humans and AGIs vs ape power centralization. @deepseek_ai stan #1#, 2023–Deep Time «C’est la guerre.» ®1
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Pi 和 DeepSeek harness 上下文分析,结果非常有意思🔥 最大的区别:工具定义,DeepSeek harness 是 70%,PI 是 0% 前面我刚测试的时候两个 Agent 消耗上差距很大,但是我没有仔细地去分析一下,为什么差距这么大,我就把两个上下文直接拆出来做对比 1、工具定义:Harness 单次请求中,文字任务约占 70–72%,代码任务约占 62%。Pi 的两项文字任务关闭了工具;代码任务只保留 4 个内置工具。 2、系统指令:Harness 文字任务约占 19–20%,代码任务约占 17%。Pi 也有基础指令,但现有日志不足以准确拆出占比。 3、用户消息、历史和工具返回:Harness 文字任务约占 8–10%,代码任务约占 21%。Pi 的这部分内容也会随任务过程累积。 其实用户消息和系统指令两个差距没有很大,最主要的差距是 PI 只有 4 个内置的工具 也就是增删改查 但是 DeepSeek harness 那边,因为使用的是标准模式 所以会内置 29 个插件,如果是相对的极简模式 整个 token 消耗应该还会下降 模式上的差异是我没有考虑进去,我以为 DeepSeek harness 模式状态下都是一致的,但是有相对的干扰项导致 token 差异消耗异常 后面会继续深入研究 看看有没有更有意思的地方
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