暮色狐手记
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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 本地跑通了，说点实在的（怎么选·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
上周花了点时间做验证，结果还挺意外。有些话不吐不快。
「选型建议」直接给结论：什么情况选它，什么情况绕道。
查了下公开资料：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 出自深度求索 DeepSeek，V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 与大家见面，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），使用MIT授权。
本地跑起来的话，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。
前端视角：能不能包一层 API 就用起来，决定了团队采纳速度。官方口径里有几条很关键：R1 展示思维链推理；MIT 许可可商用可微调；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。
祝大家少踩坑，多出活。该说的说完了，懂的都懂。—— 技术选型没有银弹，只有取舍。 😅 😂 🚀 ✨ 💡 📌 ⭐ 🔥 🎯 👀
