DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 实测数据分享，附环境配置（上手实测·3）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。今天没啥事，来唠唠这个。 这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账，供同好参考。 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（model）蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）；授权方式为MIT。 落地时绕不开的资源问题——R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 交互角度看，可控性与反馈延迟决定它是不是玩具。对我触动比较大的细节：MIT 许可可商用可微调；蒸馏 14B 是消费级甜点；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。 别光收藏，动手试试才是真的。先唠到这，评论区接着聊。—— 先跑通，再跑快。 ✅ 🙂