量子林说
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从 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 看开源大模型这两年的变化（踩坑复盘·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
这个问题被问了太多次，统一回复一下。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。
这篇「避坑指南」都是踩过的坑，看完能少走弯路。
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。
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+。
项目管理的直觉告诉我，工具链割裂是最大的隐性成本。对我触动比较大的细节：Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；蒸馏 14B 是消费级甜点；V3 训练成本约 550 万美元。
以上就是我的全部实测，散会。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 有不同看法的，评论区见。 😊 ✨ 📌 🔧
1. 先把主线任务推到最新章节，系统送的装备足够你平稳过渡，不用急着花钱；
2. 再跟着日常副本刷材料，每天固定刷，攒下来的资源比一次性投入更划算；
3. 最后挑一个方向专精，别什么都想要，专注一条线提升速度会快很多。
下面配的「全职业角色立绘图」可以对照着看，重点就在这几个位置。
还有具体想问的，直接在这楼里回我，我第一时间接着答 💪