深蓝望舒
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DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 与其他开源模型的差异在哪（圈内观察·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
今天想认真聊聊这个话题。先说结论，再摆依据。
「行业观察」跳出单个产品，聊聊它代表的趋势。
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+。
策划视角：机制可控性远比画面惊艳更重要。官方口径里有几条很关键：MIT 许可可商用可微调；Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b。
结论放这了，信不信由你。以上均为基于公开信息的分析，欢迎指正。—— 持续折腾，持续交付。
