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。