关于 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的几个常见误解，逐条掰扯（入门扫盲）

很多同学习惯问『能不能用』。我更想问『值不值得用』。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。 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 是深度求索 DeepSeek的作品。公开信息显示发布于V3 2024-12-26；R1 2025-01-20。参数规模方面。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（model）蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）。许可协议是MIT。 硬件门槛方面：R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 做规划的习惯让我先看生态成熟度。再看单模型强弱。补充几个硬信息：V3 训练成本约 550 万美元；MIT 许可可商用可微调。 祝大家少踩坑。多出活。能落地的就是好方案。继续干活。—— 个人经验。仅供参考。 ✅ 👀