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聊聊 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1：参数、许可和显存的真实门槛（对比分析·补充）
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看到大家讨论得热闹，我也来抛块砖。今天没啥事，来唠唠这个。
这次「横向对比」不吹不黑，把它和同赛道选手放在一张表里看差距。
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。
显存这关，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。
从解决方案架构师的角度看，实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节：R1 展示思维链推理；蒸馏 14B 是消费级甜点；V3 训练成本约 550 万美元。
希望对同样在选型的朋友有点帮助。先唠到这，评论区接着聊。 🔥 😅 👀 💡 ⭐ 🎯 😂 ✨ 🚀 📌
