DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的许可与商用红线，一次说清（怎么选·补充）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。有些话不吐不快。 「选型建议」直接给结论：什么情况选它，什么情况绕道。 按官方与社区交叉核对的信息：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1（深度求索 DeepSeek，V3 2024-12-26；R1 2025-01-20）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），版权口径是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+。 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；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；蒸馏 14B 是消费级甜点。 篇幅有限，展开讲能写一篇论文。该说的说完了，懂的都懂。—— 让复杂的事情变简单。 💡 😊 🔧 📌 ✨