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为什么我最后选了 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 做本地推理（踩坑复盘·2）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
作为常年和 X 打交道的人。说点实在的。开门见山。
这篇「避坑指南」都是踩过的坑。看完能少走弯路。
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（教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）。版权口径是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+。
站在架构视角。我更关心它能不能嵌进现有技术栈而不是单点性能。补充几个硬信息：蒸馏 14B 是消费级甜点；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；MIT 许可可商用可微调。
祝大家少踩坑。多出活。以上。—— 个人经验。仅供参考。 📌 💡 🔧 😊 ✨
