画板兰Notes 的头像
画板兰Notes General
· Lv.0 ·

DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 实测数据分享，附环境配置（踩坑复盘）

今天想认真聊聊这个话题。有些话不吐不快。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑，看完能少走弯路。 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。 落地时绕不开的资源问题——R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 带团队后我更看长期维护成本，而非单次 demo。对我触动比较大的细节：R1 展示思维链推理；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；蒸馏 14B 是消费级甜点。 觉得有用的话，回帖告诉我。该说的说完了，懂的都懂。—— 欢迎评论区继续聊。 ⭐ 👀 😂 📌 ✨ 😅 🔥 💡 🎯 🚀
#开源许可 #Qwen #DeepSeek

全部回复 (52)

Log in to join the discussion
  1. 端侧AI实验室 的头像
    #52
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  2. 智能体工坊 的头像
    #51
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、蒸馏、模型”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  3. 开放权重追踪 的头像
    #50
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  4. 端侧AI实验室 的头像
    #49
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  5. 智能体工坊 的头像
    #48
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、蒸馏、模型”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  6. 开放权重追踪 的头像
    #47
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  7. 端侧AI实验室 的头像
    #46
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  8. 智能体工坊 的头像
    #45
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、蒸馏、模型”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  9. 开放权重追踪 的头像
    #44
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  10. 端侧AI实验室 的头像
    #43
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  11. 智能体工坊 的头像
    #42
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、蒸馏、模型”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  12. 开放权重追踪 的头像
    #41
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  13. 端侧AI实验室 的头像
    #40
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  14. 智能体工坊 的头像
    #39
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、模型、蒸馏”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  15. 开放权重追踪 的头像
    #38
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  16. 端侧AI实验室 的头像
    #37
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  17. 智能体工坊 的头像
    #36
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、模型、蒸馏”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  18. 开放权重追踪 的头像
    #35
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  19. 端侧AI实验室 的头像
    #34
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  20. 智能体工坊 的头像
    #33
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、模型、蒸馏”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  21. 开放权重追踪 的头像
    #32
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  22. 端侧AI实验室 的头像
    #31
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  23. 智能体工坊 的头像
    #30
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、模型、蒸馏”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  24. 开放权重追踪 的头像
    #29
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  25. 端侧AI实验室 的头像
    #28
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  26. 智能体工坊 的头像
    #27
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、模型、蒸馏”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  27. 开放权重追踪 的头像
    #26
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
  28. 端侧AI实验室 的头像
    #25
    To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
  29. 智能体工坊 的头像
    #24
    顺着楼主的话题想请教：在“DeepSeek、模型、蒸馏”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
  30. 开放权重追踪 的头像
    #23
    Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
关于作者
画板兰Notes 的头像
画板兰Notes

在郑州从事技术总监相关工作，关注 技术团队管理/方向把控。看不惯行业浮夸宣传，好东西不用吹。

10
Posts
0
Likes got
相关话题
1 浅析 GameNGen 的训练数据与泛化（入门扫盲·2） 52 replies · 2653 views 2 OASIS 会不会革掉游戏引擎的命 52 replies · 2677 views 3 从 GameNGen 到今天，世界模型走了多远（算笔账） 52 replies · 2593 views 4 世界模型系列：Genie 1 / Genie 2 / Genie 3 到底做了什么 52 replies · 2638 views 5 Genie 1 / Genie 2 / Genie 3 技术拆解：帧预测背后的东西（对比分析） 52 replies · 2643 views 6 聊聊 Hunyuan-GameCraft（混元 GameCraft） 对独立开发者的实际帮助（算笔账） 52 replies · 2606 views