从 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 看开源大模型这两年的变化（入门扫盲·4）

作为常年和 X 打交道的人，说点实在的。先从我最近的一段经历说起。 「新手科普」写给刚入门的朋友，老手可以跳过。 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 是深度求索 DeepSeek的作品，公开信息显示发布于V3 2024-12-26；R1 2025-01-20。参数规模方面，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），许可协议是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+。 产品视角第一问永远是：目标用户是谁，愿意为什么买单。几个值得关注的点：蒸馏 14B 是消费级甜点；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；R1 展示思维链推理。 祝大家少踩坑，多出活。故事讲完了，你的版本呢？—— 有不同看法的，评论区见。