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为什么我最后选了 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 做本地推理（上手实测）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
这个问题被问了太多次，统一回复一下。开门见山。
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。
DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的基本盘：深度求索 DeepSeek 打造，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），遵循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+。
从开发者关系经理的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：MIT 许可可商用可微调；V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点。
祝大家少踩坑，多出活。以上。—— 少即是多。
