DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 上手一周，普通显卡到底能不能扛（对比分析）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。不整虚的，直接上数字。 这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。 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+。 从解决方案架构师的角度看，实用价值是第一考量。补充几个硬信息：MIT 许可可商用可微调；V3 训练成本约 550 万美元；R1 展示思维链推理。 欢迎持不同意见的朋友理性讨论。数据都摆在这，结论大家自己判断。—— 少即是多。 📌 💡 🔧 😊 ✨