极客晓燕
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新手问爆的 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 问题，统一回帖（踩坑复盘·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
看到大家讨论得热闹，我也来抛块砖。落地党来报个到。
这篇「避坑指南」都是踩过的坑，看完能少走弯路。
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+。
带团队后我更看长期维护成本，而非单次 demo。对我触动比较大的细节：Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点。
别光收藏，动手试试才是真的。能落地的就是好方案，继续干活。—— 少即是多。
