星河野工作室
General
· Lv.0 ·
为什么我最后选了 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 做本地推理（入门扫盲·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
先说结论：落地党来报个到。
「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。
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+。
从高校研究员的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：R1 展示思维链推理；蒸馏 14B 是消费级甜点。
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。—— 有不同看法的，评论区见。 📌 ✨ 🔧 💡 😊
