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聊聊 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1：参数、许可和显存的真实门槛（算笔账·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。先从我最近的一段经历说起。
「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（教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座），许可协议是MIT。
本地跑起来的话，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。
从开发者关系经理的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：蒸馏 14B 是消费级甜点；V3 训练成本约 550 万美元。
结论放这了，信不信由你。故事讲完了，你的版本呢？—— 数据会说话，实践出真知。 👀
