[笔记.AI]deepseek-r1的不同版本（满血版、蒸馏版、量化）

原创 已于 2025-02-13 20:27:44 修改 · 1w 阅读 · 7 ·
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#AI #deepseek

于 2025-02-10 20:20:58 首次发布
满血版：是原始的高性能模型；
蒸馏版（Distill）：是指将大型模型（教师模型）的知识转移到较小的模型（学生模型）中，以保持性能的同时减少计算资源的需求；
|-使用DeepSeek-R1完整版作为教师模型，迁移到Qwen/Llama等开源架构（1.5B-70B）；
|-Qwen/Llama等架构仅作为学生模型的部署载体，而非直接使用这些模型作为教师；
量化技术（FP8/INT8）：是通过降低模型参数的精度来减少计算资源消耗。
对比维度 满血版 蒸馏版 量化技术
核心技术 强化学习驱动推理、长链推理(CoT) , 模型蒸馏技术迁移推理能力,支持多尺寸迁移（1.5B-70B） 采用FP8/INT8量化技术，保持性能前提下降低显存占用,
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DeepSeek-R1 全版本解析：用户群体与硬件配置指南
qq_32358423的博客
02-16 4966
从个人开发者到企业级需求，如何选择最适合的AI模型？
[笔记.AI]Deepseek-R1 各参数版本的蒸馏模型对比
:: Dotnet Fantasy ::
02-10 1625
3.上下文处理能力：32B模型相比14B模型在长文本理解任务中的准确率提升18%（基于MMLU测试 - Massive Multitask Language Understanding）2.代码生成质量：7B模型可生成基础函数代码，14B模型能实现完整算法（如快速排序），32B模型支持API级代码生成（含异常处理）- 32B模型在处理8K上下文时，关键信息捕捉准确率达92%，而14B模型仅74%- 7B模型在10步以上数学推导中准确率仅54%，32B可达89%人类专家水平：F1 89-92%（相同测试集）
DeepSeek-R1的量化版、蒸馏版和满血版区别
优快云_430422的博客
03-28 3461
我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！❗️为什么你必须了解大模型？1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍2️⃣ 行业重构：金融、医疗、教育正在被AI重塑，不用大模型的公司3年内必淘汰3️⃣ 零门槛上车：90%的进阶技巧不需写代码！会说话就能指挥AI（附深度求索BOSS招聘信息）
DeepSeek-R1不同版本的 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 主要区别以及各个蒸馏版本的优缺点
以为在机器学习领域与人工智能领域深耕多年的老牛
02-08 4万+
在人工智能大模型蓬勃发展的当下，DeepSeek-R1系列大模型凭借其出色的性能和广泛的应用潜力，受到了众多开发者和研究人员的关注。该系列包含1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B等不同版本，每个版本都有其独特之处。今天，我们就来深入探讨一下这些版本的主要区别，以及各个蒸馏版本的优缺点，帮助大家在实际应用中做出更合适的选择。
带你了解 deepseek-r1和deepseek-r1-silence
龙萱坤诺的专栏
01-22 1881
此外，DeepSeek还开源了包括32B和70B在内的多个小型模型，这些模型在多项能力上直接对标OpenAI的GPT-4-mini，为开发者提供了更多选择。这款模型以其强大的性能、创新的训练方法和开放的策略，展现了中国在AI领域的技术实力。强化学习的应用使得DeepSeek-R1能够像人类一样通过”试错”来学习，这不仅提高了模型的性能，还大大降低了对大量预先标注数据的依赖，从而降低了训练成本。这款模型不仅在性能上与OpenAI的GPT-4相媲美，更以其开源策略和创新的训练方法，为AI发展带来了新的可能性。
20个Deepseek版本全解析，找到最适合你的那一款！
最新发布
m0_65555479的博客
03-28 1万+
Deepseek官方一共发布了20个R1推理模型的版本，根据参数规模和参数精度，可以将这些模型分为三类：完整版（满血版）、蒸馏版和量化版。“满血版”提供最高的性能，但需要强大的硬件支持；“蒸馏版”在性能和资源需求之间更能取得平衡；“量化版”则适合资源相对受限的场景，但也以牺牲部分精度为代价。每个版本都有不同的部署成本和适应场景，所以选择部署哪个版本，需要根据具体的需求场景，灵活选择。完整版（满血版 671B-FP16）
DeepSeek-R1,DeepSeek-V3,DeepSeek-VL,DeepSeek-V2,DeepSeek-R1-Zero各个模型区别
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
01-29 1万+
DeepSeek-VL：DeepSeek-VL2 系列有 DeepSeek-VL2-Tiny、DeepSeek-VL2-Small 和 DeepSeek-VL2，分别具有 10 亿、28 亿和 45 亿个激活参数。DeepSeek-V2：基于高效且轻量级的框架 HAI-LLM 进行训练，采用 16-way zero-bubble pipeline 并行、8-way 专家并行和 ZeRO-1 数据并行。DeepSeek-VL：训练过程包括视觉-语言对齐、视觉 - 语言预训练、监督微调（SFT）三个阶段。
本地部署DeepSeek-R1模型每个版本的配置要求及适合场景(建议收藏)
tigerhhzz的博客
02-04 2872
真正的"国运"或许就藏在这些街边摊的油烟气里:一群不信邪的傻子，用代码当砖瓦，拿算法做钢筋，在资本与质疑的裂缝中，硬生生垒出通向未来的栈桥。DeepSeek团队已经证明，较大模型的推理模式可以被提炼成较小的模型，与通过RL在小模型上发现的推理模式相比，可以获得更好的性能。根据 Ollama 平台提供的 DeepSeek-R1 模型信息，以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。以下是通过使用DeepSeek-R1生成的推理数据对研究界广泛使用的几个密集模型进行微调而创建的模型。
《一文读懂DeepSeek-R1本地部署配置要求》（建议收藏）
大衛說
02-22 1097
不少用户想了解本地部署DeepSeek-R1所需的电脑配置要求。本文将详细介绍DeepSeek-R1各个版本的配置需求及其适用场景。支持、V3 及 GPT4.0、4o 和 o1、o3根据Ollama平台提供的DeepSeek-R1模型信息，以下是对不同参数量模型的本地部署硬件要求及适用场景的分析。请注意：部分数据是基于模型的通用需求推测得出的，具体硬件要求应以实际部署测试为准。
使用服务器部署DeepSeek-R1模型【详细版】
m0_67393827的博客
02-12 547
大模型发展速度是真的很快，过去可能国外更加领先一点，但是如今我国的deepseek-r1模型甚至可以挤进了世界前三，对于我们大部分人来说，自己构建一个大模型可能需要庞大的算力，数据等等，但是若我们学会如何使用，如何部署那么对我们日常工作学习也是起到了一个 促进作用，希望我的视频对你有帮助~~~文末附上服务器的注册地址https://cloud.lanyun.net//#/registerPagepromoterCode=0131。
【转】深度剖析DeepSeek-R1不同版本：差异、优缺点与选择指南
tpriwwq的专栏
03-15 2275
如果追求极致的推理能力，用于复杂的科研项目或大型企业的关键业务，32B或70B版本可能更适合。
一张图看懂 DeepSeek：满血版、蒸馏版、量化版的区别，如何辨别用的是真“满血版”？
weixin_59191169的博客
03-06 1万+
选择哪个版本的DeepSeek，最终取决于你的实际需求、硬件条件和预算。对于大多数普通用户来说，直接使用官网或在线API可能更方便。如果对数据隐私有特殊需求，或者需要进行定制化开发，本地部署也是一个可以考虑的选择。我的DeepSeek部署资料已打包好（自取↓）但如果你想知道这个工具为什么能“听懂人话”、写出代码 甚至预测市场趋势——答案就藏在大模型技术里！❗️为什么你必须了解大模型？1️⃣ 薪资爆炸：应届大模型工程师年薪40万起步，懂“Prompt调教”的带货主播收入翻3倍。
在本地部署 DeepSeek-R1 模型，包含电脑和手机，附带硬件和模型版本
2401_85375151的博客
01-31 1万+
本文将引导您完成在本地机器上设置和运行 DeepSeek-R1 模型的全过程，涵盖硬件要求、必要工具的安装以及客户端的使用。DeepSeek 的 R1 模型因其先进的功能和成本效益而备受关注。在本地运行此模型将是有益的体验，能够深入了解最先进的 AI 技术。1、DeepSeek-R1 模型各个版本说明和硬件需求DeepSeek-R1 提供多种版本，每个版本都有特定的硬件要求，下面分别列出：全参数的模型这是 R1 的原始版本，包含大量的参数，精度高，但需要大量计算资源；
【国产大模型】DeepSeek发布推理版本r1，性能超越openAI o1
Jude的博客
11-22 1959
DeepSeek-R1-Lite预览版在解决这些复杂数学问题时拥有极强的“拆解能力”，能够将复杂任务分解为更小的步骤并逐一执行，从而提高其准确性。当时，DeepSeek V2的API定价约等于谷歌的七分之一，GPT-4 Turbo的七十分之一。在前不久发布模型名为DeepSeek-R1-Lite，预览版在难度较高数学和代码任务上超越o1-preview，大幅领先GPT-4o等。随着思维长度的增加，DeepSeek-R1-Lite-Preview 在 AIME 上的得分稳步提高。推理时间更长，性能更佳。
DeepSeek-R 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 主要区别在于：
SAFE20242034的博客
02-03 4万+
DeepSeek-R1 主要是一个系列的开源大模型，不同版本的。，可以告诉我，我会帮你选择最合适的版本！如果你有更具体的需求，比如。
DeepSeek 各版本的区别
dushky的博客
03-03 1万+
DeepSeek 各版本的区别主要体现在参数规模、架构设计、性能表现、硬件需求以及适用场景等方面。
DeepSeek各版本说明与优缺点分析
2301_80058585的博客
02-08 7104
DeepSeek系列通过不断优化和迭代，逐渐在推理能力、数学和编码能力、以及多模态处理等方面取得了显著进展。从V1到R1，各个版本的表现不断提升，同时也暴露出不同的局限性。随着DeepSeek-R1的开源和强化学习优化，未来DeepSeek系列有望在科研和商业应用中继续引领AI技术的发展。
一文速览DeepSeek-R1的本地部署——可联网、可实现本地知识库问答：包括671B满血版和各个蒸馏版的部署(含单卡4090部署671B)
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结构之法 算法之道
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自从deepseek爆火以后，真是应了“人红是非多”那句话，不但遭受各种大规模攻击，即便后来挡住了大部分攻击，但海内外大量闯入deepseek官网一探究竟的网友也把他们的服务器压得不堪重负导致一提问，要么频繁显示：服务器繁忙，请稍后再试，要么回答了 但无法联网，致使我朋友圈内一些不知情的朋友说：看把媒体给能的，各种瞎吹，但其实不过尔尔..怎么办呢？在huggingface上总共有以下几种参数的deepseek R1首先，看推理框架，目前主流的大模型推理框架主要有以下四种：其次，看硬件要求，很显然，不同参数的
我想在我的win10笔记本上部署deepseek-r1,请给我教程
02-23
<think>嗯，用户想在Win10笔记本上部署DeepSeek-R1，需要教程。首先，我得确认DeepSeek-R1是什么。可能是一个机器学习模型或者某个特定软件。假设是类似DeepSeek的AI模型，比如对话模型。接下来，我需要考虑在Windows上部署的常见方法。 用户可能对技术不太熟悉，所以步骤要详细。通常，部署模型可能需要Python环境、Git、CUDA支持（如果有GPU的话）。首先需要安装Python和必要的库，比如PyTorch或者TensorFlow。然后，可能需要从GitHub克隆仓库，安装依赖项，下载模型权重，配置环境变量或者修改代码以适应Windows环境。 考虑到Windows和Linux的差异，比如路径分隔符或者某些依赖包可能不兼容，需要提醒用户注意。另外，如果模型需要GPU加速，要检查CUDA和cuDNN的安装情况。用户可能没有NVIDIA显卡，所以可能需要提供CPU模式的选项。 还可能涉及到虚拟环境，比如使用conda或venv来管理依赖，避免版本冲突。需要指导用户创建虚拟环境，安装依赖。此外，模型可能需要特定版本的Python，比如3.8或3.9，要确认版本兼容性。 用户可能需要运行示例代码或启动脚本，比如使用Flask或FastAPI创建API接口，或者直接使用命令行交互。需要给出具体的命令示例，并说明如何修改配置文件，例如模型路径或端口设置。 另外，权限问题，比如是否需要管理员权限运行某些命令，或者防火墙设置允许端口访问。下载模型权重可能涉及到访问Hugging Face Hub或者官方渠道获取，需要提供正确的链接或指令。 还要考虑错误处理，比如常见的安装错误，依赖冲突，缺少组件等，建议用户查看日志，安装C++构建工具（如Visual Studio Build Tools）可能也是必要的。 最后，可能还需要测试部署是否成功，比如运行一个简单的推理示例，检查输出是否正确。如果用户遇到问题，建议查看官方文档或社区支持。 总结步骤大概是：安装必要软件（Python、Git、CUDA）→ 克隆仓库 → 创建虚拟环境 → 安装依赖 → 下载模型 → 配置环境 → 运行示例 → 测试。需要逐步解释，确保用户能跟上。</think>以下是在 Windows 10 上部署 DeepSeek-R1 的通用教程（由于未明确具体项目，假设为类似开源 AI 模型的部署场景）： --- ### **前期准备** 1. **硬件要求** - 至少 16GB 内存（大型模型可能需要更高配置） - 建议 NVIDIA 显卡（支持 CUDA 加速） - 30GB+ 可用存储空间 2. **软件安装** - **Python 3.8-3.10** 从 [Python官网](https://www.python.org/) 安装，勾选 `Add to PATH` - **Git** 下载 [Git for Windows](https://git-scm.com/) - **CUDA Toolkit**（可选，GPU加速用） 从 [NVIDIA官网](https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit) 安装对应版本 --- ### **部署步骤** #### **1. 获取模型代码** ```bash # 打开命令提示符（CMD）或 PowerShell git clone https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1.git # 替换为实际仓库地址 cd deepseek-r1 ``` #### **2. 创建虚拟环境** ```bash python -m venv venv venv\Scripts\activate # 激活环境 ``` #### **3. 安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt # 假设项目提供此文件 # 若未提供，可能需要手动安装： pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # GPU版 pip install transformers accelerate huggingface_hub ``` #### **4. 下载模型权重** - **方式1：Hugging Face Hub** ```python from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download(repo_id="deepseek-ai/deepseek-r1") # 替换实际模型ID ``` - **方式2：手动下载** 从官方提供的链接下载权重文件，放入 `./model/` 目录 #### **5. 配置模型路径** 编辑项目中的 `config.json` 或代码，指定模型路径： ```json { "model_path": "./model/deepseek-r1", "device": "cuda" # 或 "cpu" } ``` #### **6. 运行示例代码** ```bash python example.py # 假设项目提供示例脚本 # 或启动API（如果支持）： uvicorn api:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` --- ### **常见问题解决** 1. **CUDA 错误** - 确认安装的 PyTorch CUDA 版本与显卡驱动匹配 - 运行 `nvidia-smi` 查看支持的 CUDA 版本 2. **依赖冲突** 使用 `pip freeze > requirements.txt` 导出环境，确保版本一致 3. **内存不足** 尝试量化加载（如修改代码添加 `load_in_8bit=True` 参数） --- ### **注意事项** - 若为闭源项目，需按官方文档调整步骤 - 部分开源模型可能需要申请权限才能下载权重 - 推荐使用 WSL2 或 Docker 减少环境冲突（进阶用法） 建议访问 [DeepSeek 官方文档](https://github.com/deepseek-ai) 获取项目专属指南。如遇具体错误，可提供日志信息进一步排查。
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