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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 实测数据分享，附环境配置（圈内观察）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
先说结论：先从我最近的一段经历说起。
「行业观察」跳出单个产品，聊聊它代表的趋势。
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。
硬件门槛方面：R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。
从投资分析师的角度看，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；V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点。
欢迎持不同意见的朋友理性讨论。故事讲完了，你的版本呢？—— 保持好奇，保持敬畏。 😂 ⭐ 📌 👀 💡 🚀 ✨ 😅 🎯 🔥
