明辨晟涵
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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 部署踩坑记：从下载到稳定出词
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
很多同学习惯问『能不能用』，我更想问『值不值得用』。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。
「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。
按官方与社区交叉核对的信息：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1（深度求索 DeepSeek，V3 2024-12-26；R1 2025-01-20）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（model）蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座），版权口径是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+。
产品视角第一问永远是：目标用户是谁，愿意为什么买单。对我触动比较大的细节：MIT 许可可商用可微调；R1 展示思维链推理（inference）。
觉得有用的话，回帖告诉我。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 个人经验，仅供参考。
