星河野工作室
综合
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为什么我最后选了 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 做本地推理(入门扫盲·补充)
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。 📌 ✨ 🔧 💡 😊