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咱就是說，最近就開始刷到不少本地部署DeepSeek-R1的內容。

很多網(wǎng)友發(fā)文/發(fā)視頻稱成功在本地部署并用上了比肩OpenAI-o1的DeepSeek-R1模型。雖然感覺上還是有些不對勁，但是DeepSeek-R1作為開源模型，它確實是可以本地部署。

作為一名RTX4090用戶，在家用電腦玩家里也算是高配黨了，我尋思這么多人都成功本地部署上了，那我這配置應該也可以吧。于是我就跟著去看了一看，嗯……然后發(fā)現(xiàn)：

翻譯真是個好東西！

如果你不愿意用谷歌網(wǎng)頁翻譯，那你真的可以試試翻譯插件——小紅書英文評論太多看不懂了？推薦你試試沉浸式翻譯。

確實，DeepSeek跟R1一塊發(fā)布了幾個小參數(shù)模型，1.5B、7B、8B都有。但看名字，就算不認識Llama，你不覺得那個Qwen有點眼熟嗎？我拼音都在嘴邊要拼出來了。

GitHub和抱抱臉的頁面上寫的都很清楚，如果要選個背鍋的，我覺得可能是Ollama。

上面寫著deepseek-r1，下面標了1.5b/7b/8b/14b/32b/70b/671b。

但是，朋友們，如果你打開翻譯再往下劃。

這幾個是使用 DeepSeek-R1 生成的推理數(shù)據(jù)對研究界廣泛使用的幾個密集模型進行微調而創(chuàng)建的模型呀。

GitHub頁面上同樣有相關說明：

DeepSeek-R1-Distill 模型基于開源模型使用 DeepSeek-R1 生成的樣本進行微調。我們稍微更改了他們的配置和分詞器。請使用我們的設置來運行這些模型。

所以，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B模型，它本質上還是Qwen2.5-Math-1.5B；DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型，本質上也還是Llama-3.1-8B。

DeepSeek放出這幾個蒸餾模型，是為了說明「較大模型的推理模式可以提煉成較小的模型，與通過 RL 在小型模型上發(fā)現(xiàn)的推理模式相比，性能更好。」

而官方發(fā)布的真正的R1模型，只有DeepSeek-R1和DeepSeek-R1-Zero這兩個，基于DeepSeek-V3-Base訓練而來，參數(shù)規(guī)模671B：

如果你非得要本地部署真正的R1，可能只能去嘗試一下社區(qū)發(fā)布的1.58bit精度量化版本的DeepSeek-R1-GGUF，使用RTX4090這樣的24G顯存GPU，可以實現(xiàn)每秒鐘高達1-3個token的輸出速度。

所以，別折騰了。

網(wǎng)頁版免費，API也不貴，折騰毛啊。

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