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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 部署踩坑记：从下载到稳定出词（部署要点·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
最近把 X 好好跑了一遍，探讨真实感受。落地党来报个到。
「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。
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。
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。补充几个硬信息：MIT 许可可商用可微调；V3 训练成本约 550 万美元；R1 展示思维链推理。
篇幅有限，展开讲能写一篇论文。能落地的就是好方案，继续干活。—— 让复杂的事情变简单。
