本地大模型选型：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 值不值得押注（入门扫盲）

这个问题被问了太多次，统一回复一下。落地党来报个到。 「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。 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+。 后端视角关注吞吐、并发和冷启动，这些决定线上体验。对我触动比较大的细节：蒸馏 14B 是消费级甜点；R1 展示思维链推理；V3 训练成本约 550 万美元。 觉得有用的话，回帖告诉我。能落地的就是好方案，继续干活。—— 先跑通，再跑快。 ✨ 🚀 🔥 📌 ⭐ 👀 😅 😂 🎯 💡