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

最近把 X 好好跑了一遍，聊聊真实感受。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。 「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。 显存这关，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 从技术布道师的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：V3 训练成本约 550 万美元；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；R1 展示思维链推理。 结论放这了，信不信由你。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 以上，欢迎拍砖。 ✅ 🙂