DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 与其他开源模型的差异在哪（踩坑复盘）

很多同学习惯问『能不能用』。我更想问『值不值得用』。不整虚的。直接上数字。 这篇「避坑指南」都是踩过的坑。看完能少走弯路。 查了下公开资料：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 出自深度求索 DeepSeek。V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 与大家见面。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）。使用MIT授权。 显存这关。R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 带团队后我更看长期维护成本。而非单次 demo。几个值得关注的点：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。 下次有新进展再来更新。数据都摆在这。结论大家自己判断。—— 个人经验。仅供参考。 ✨ 📌 💡 🔧 😊