从 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 看开源大模型这两年的变化（部署要点）

闲话少叙，直接上干货。摸鱼时间到，聊点技术八卦。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 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。 实操层面，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 市场侧看，开源许可和故事线一样影响能不能推广。补充几个硬信息：蒸馏 14B 是消费级甜点；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。 结论放这了，信不信由你。好了不贫了，正经事还有一堆。—— 先跑通，再跑快。 📌 🔥 💡 😂 🚀 ✨ 👀 🎯 ⭐ 😅