嘉怡AI
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新手问爆的 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 问题，统一回帖（上手实测）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
看到大家讨论得热闹，我也来抛块砖。有些话不吐不快。
这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。
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+。
从技术美术TA的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点。
觉得有用的话，回帖告诉我。该说的说完了，懂的都懂。—— 动手试试，胜过读十篇评测。 😊 💡 ✨ 📌 🔧
