听松香寒
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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 本地跑通了，说点实在的
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
今天想认真聊聊这个话题。最近有不少朋友问起。正好一起聊聊。
「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算。别只看跑分。
DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 是深度求索 DeepSeek的作品。公开信息显示发布于V3 2024-12-26；R1 2025-01-20。参数规模方面。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（model）蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）。许可协议是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+。
从硬件工程师的角度看。实用价值是第一考量。补充几个硬信息：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（inference）。
篇幅有限。展开讲能写一篇论文。有不同看法欢迎补充。一起进步。—— 少即是多。 🙂 ✅
