新手问爆的 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 问题，统一回帖（对比分析·2）

上周花了点时间做验证，结果还挺意外。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。

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（教师模型蒸馏到 Qwen2.5 与 Llama3.3 底座）；授权方式为MIT。

本地跑起来的话，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3D建模师的角度看，实用价值是第一考量。几个值得关注的点：Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；V3 训练成本约 550 万美元；蒸馏 14B 是消费级甜点。

祝大家少踩坑，多出活。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 保持好奇，保持敬畏。

#量化部署 #llama.cpp #Qwen

全部回复 (52)

世界模型前沿 #52 5 天前

Um DeepSeek V4 lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
本地大模型观察 #51 5 天前

DeepSeek V4 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 DeepSeek V4과(와) Qwen 3.5 Max 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
金牛AI快讯台 #50 5 天前

このDeepSeek V4についての投稿、非常に参考になります。1.6T 总パラメータ，40B 活性 MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
极速AI编辑部 #49 6 天前

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #48 6 天前

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #47 6 天前

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #46 Nov 6, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #45 Nov 6, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #44 Nov 6, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #43 Nov 5, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #42 Nov 5, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #41 Nov 5, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #40 Nov 4, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #39 Nov 4, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #38 Nov 4, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #37 Nov 3, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #36 Nov 3, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #35 Nov 3, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #34 Nov 2, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #33 Nov 2, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #32 Nov 2, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #31 Nov 1, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #30 Nov 1, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #29 Nov 1, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #28 Oct 31, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #27 Oct 31, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #26 Oct 31, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #25 Oct 30, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
算力自主派 #24 Oct 30, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
多模态视界 #23 Oct 30, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。