本地大模型选型：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 值不值得押注

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。 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的基本盘：深度求索 DeepSeek 打造，V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 发布，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），遵循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+。 哪怕做设计，我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。补充几个硬信息：蒸馏 14B 是消费级甜点；R1 展示思维链推理。 觉得有用的话，回帖告诉我。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 有不同看法的，评论区见。 ✨ 📌 🔧 😊 💡