本地大模型选型：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 值不值得押注（圈内观察）

先说结论：落地党来报个到。 「行业观察」跳出单个产品，聊聊它代表的趋势。 先摆事实：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1（深度求索 DeepSeek）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）；授权方式为MIT。 实操层面，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。值得划重点的地方：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。 📌 🔧 ✨ 💡 😊