忆文说
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关于 DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 的几个常见误解，逐条掰扯（算笔账·补充）
✦ AI highlights · mimo-v2.6-flash
先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。开门见山。
「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算，别只看跑分。
查了下公开资料：DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 出自深度求索 DeepSeek，V3 2024-12-26；R1 2025-01-20 与大家见面，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），使用MIT授权。
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+。
从游戏引擎工程师的角度看，实用价值是第一考量。值得划重点的地方：Ollama 可直接 ollama pull deepseek-r1:14b；蒸馏 14B 是消费级甜点。
篇幅有限，展开讲能写一篇论文。以上。—— 让复杂的事情变简单。
