清风盼曼
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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 实测数据分享，附环境配置
✦ 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』。今天没啥事，来唠唠这个。
「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。
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+。
从游戏引擎工程师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：R1 展示思维链推理；蒸馏 14B 是消费级甜点；MIT 许可可商用可微调。
下次有新进展再来更新。先唠到这，评论区接着聊。—— 事实先行，观点随后。 ✨ 😅 ⭐ 🚀 🎯 📌 💡 👀 😂 🔥
