关于 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的几个常见误解，逐条掰扯（上手实测）

上周花了点时间做验证，结果还挺意外。有些话不吐不快。 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。 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。 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3D建模师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：蒸馏 14B 是消费级甜点；R1 展示思维链推理。 就先聊到这，有问题评论区接着讨论。该说的说完了，懂的都懂。—— 欢迎评论区继续聊。 👀 ✅