DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 本地跑通了，说点实在的（对比分析）

最近把 X 好好跑了一遍，聊聊真实感受。摸鱼时间到，聊点技术八卦。 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。 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。 实操层面，R1 蒸馏 14B Q4 约 10GB 单卡可跑；32B 约 22GB；70B 约 44GB；满血 671B 需多卡 300GB+。 数据出身的我更信可复现的数字，不信口头宣传。对我触动比较大的细节：V3 训练成本约 550 万美元；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。好了不贫了，正经事还有一堆。—— 以上，欢迎拍砖。 👀 🙂