DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 与其他开源模型的差异在哪（算笔账）

上周花了点时间做验证。结果还挺意外。开门见山。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算。别只看跑分。 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+。 哪怕做设计。我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。几个值得关注的点：V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点；R1 展示思维链推理（inference）。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。以上。 📌 ✨ 🔧 😊 💡