书竹
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新手问爆的 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 问题，统一回帖
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
今天想认真聊聊这个话题。不整虚的，直接上数字。
「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。
先摆事实：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1（深度求索 DeepSeek）V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 发布，V3/R1 均为 671B MoE（激活约 37B）；R1 蒸馏版 1.5B/7B/8B/14B/32B/70B（教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）；授权方式为MIT。
本地跑起来的话，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。
从算法侧看，训练数据质量与推理时的稳定性同样重要。对我触动比较大的细节：蒸馏 14B 是消费级甜点；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。
下次有新进展再来更新。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 个人经验，仅供参考。
