新手问爆的 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 问题，统一回帖（对比分析）

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。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 查了下公开资料：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 出自深度求索 DeepSeek，V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 与大家见面，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），使用MIT授权。 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+。 从售前工程师的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：MIT 许可可商用可微调；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；R1 展示思维链推理。 篇幅有限，展开讲能写一篇论文。讨论与勘误欢迎留言。—— 数据会说话，实践出真知。 😂 ⭐ 🔥 😅 💡 🚀 📌 👀 ✨ 🎯