AI正在重塑我们获取信息的方式,如今,市面上众多公司纷纷宣布接入DeepSeek R1大模型,并向用户免费或收费使用.然而,DeepSeek R1究竟有多少版本？随着各种本地部署教程如雨后春笋般涌现,真假难辨,让人眼花缭乱.

满血版:官方旗舰,性能巅峰

“满血版”——DeepSeek官方发布的完整参数版本,拥有最大参数量——高达671亿(671B)参数,被誉为性能最强的型号.它基于DeepSeek-V3进一步训练,采用多阶段强化(MOE)学习技术优化推理能力,无需监督微调(SFT),在复杂推理和长上下文理解任务中表现卓越.在Hugging Face平台上,只有标有“DeepSeek-R1”的才是真正的“满血版”.

蒸馏版:轻量化设计,硬件友好

“蒸馏版”——同样由DeepSeek官方发布,通过知识蒸馏技术对大型模型进行压缩,参数量大幅缩减至1.5亿至70亿(1.5B-70B).其底层架构融合了Qwen、Llama等开源模型的优势,硬件适配性更强,适合资源有限的场景.在Hugging Face上,带有“Distill”标签的均属于此类模型.

量化版:效率优先,普及利器

“量化版”——通过牺牲部分模型精度来压缩体积,从而降低运行所需的计算资源,提升部署效率.Ollama等第三方平台提供的本地部署模型多为此类版本.尽管某些量化版宣称参数量也达到671亿,但其精度和性能无法与官方“满血版”相提并论.

如何辨别“满血版”真伪？

网上流传一句测试Prompt:“一个汉字具有左右结构,左边是木,右边是乞.这个字是什么？”若模型直接回答“杚”,则被认为是“满血版”的标志.然而,这种测试仅供参考.真正判断模型版本,还需从成本和供给角度分析: 部署“满血版”DeepSeek-R1(671B参数)的成本极高.据业内人士透露,运行一个真正的“满血版”需要约300万元左右的硬件支持,通常是为云计算供应商或头部互联网公司设计,而非普通用户所能承受.因此,普通产品声称接入“满血版”时,需谨慎对待——大厂采用的多为真“满血版”,而小型应用更可能是量化版或蒸馏版.

下面是我常用的几个满血版本截图:依次为自研发——>百度搜索——>问小白——>AlphaChain~

结尾

正如微软CEO纳德拉所言:“DeepSeek证明,AI的未来不属于某个巨头,而是属于每一位敢于创新的开发者”.

在这场技术平权运动中,中国企业首次站在了规则制定者的前沿.未来,AI的篇章或许不再由单一的庞大模型主宰,而是由无数微调优化的“小模型”共同书写.奋斗铸就未来,让我们携手迎接这场技术变革的浪潮~

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那么，如何系统的去学习大模型LLM？

作为一名从业五年的资深大模型算法工程师，我经常会收到一些评论和私信，我是小白，学习大模型该从哪里入手呢？老师啊，我自学没有方向怎么办？老师，这个地方我不会啊。如果你也有类似的经历，一定要继续看下去！当然这些问题啊，也不是三言两语啊就能讲明白的。

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