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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 部署踩坑记：从下载到稳定出词（入门扫盲）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
闲话少叙，直接上干货。先从我最近的一段经历说起。
「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。
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+。
从创业者的角度看，实用价值是第一考量。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；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。
下次有新进展再来更新。故事讲完了，你的版本呢？—— 持续折腾，持续交付。
