关于 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的几个常见误解，逐条掰扯（对比分析·补充）

看到大家讨论得热闹，我也来抛块砖。有些话不吐不快。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 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。 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+。 从工程落地角度看，集成成本和推理稳定性比刷榜分数更值得盯。值得划重点的地方：MIT 许可可商用可微调；R1 展示思维链推理；蒸馏 14B 是消费级甜点。 下次有新进展再来更新。该说的说完了，懂的都懂。—— 技术选型没有银弹，只有取舍。