DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 实测数据分享，附环境配置（上手实测）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。本文基于公开资料整理，供讨论参考。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。 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（教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座），版权口径是MIT。 显存这关，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 从技术美术TA的角度看，实用价值是第一考量。官方口径里有几条很关键：V3 训练成本约 550 万美元；MIT 许可可商用可微调。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。讨论与勘误欢迎留言。—— 工具为人服务，不是相反。 💡 📌 👀 ✨ 😅 🚀 ⭐ 😂 🎯 🔥