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最近Deepseek成為了AI圈中最火爆的話(huà)題，一方面通過(guò)稀疏激活的MoE架構(gòu)、MLA注意力機(jī)制優(yōu)化及混合專(zhuān)家分配策略等創(chuàng)新手段，實(shí)現(xiàn)了高效的訓(xùn)練和推理能力，同時(shí)大幅降低了API調(diào)用成本，達(dá)到了行業(yè)領(lǐng)先水平。另一方面，Deepseek更是以7天實(shí)現(xiàn)用戶(hù)數(shù)破億的速度，一舉超越了OpenAI的ChatGPT（ChatGPT為2個(gè)月）。網(wǎng)上關(guān)于本地部署Deepseek-R1的教程，更是如同雨后春筍般出現(xiàn)在各個(gè)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上。然而，這些本地部署教程往往會(huì)告訴你Deepseek-R1有多強(qiáng)大，但不會(huì)告訴你本地部署的“蒸餾版”Deepseek-R1相比“滿(mǎn)血版”究竟有多差。值得注意的是，目前公開(kāi)發(fā)布的小尺寸的DeepSeek-R1模型，均是通過(guò)Qwen或Llama從R1中蒸餾過(guò)來(lái)，尺寸有所縮小，以適應(yīng)不同性能設(shè)備調(diào)用DeepSeek-R1模型。換句話(huà)說(shuō)，無(wú)論是7B還是32B的DeepSeek-R1，本質(zhì)上更像是“R1味兒”的Qwen模型，差不多是“牛肉風(fēng)味肉卷”和“牛肉卷”的差距。雖然擁有前者部分特性，但更多是后者照貓畫(huà)虎實(shí)現(xiàn)類(lèi)似的推理功能。毋庸置疑的是，隨著模型尺寸的縮小，其性能也會(huì)變得更差，與“滿(mǎn)血版”R1的差距也會(huì)更大。而今天，大模型之家就帶你來(lái)看看，不同尺寸的DeepSeek-R1與“滿(mǎn)血版”差距究竟有多大？

01語(yǔ)言能力測(cè)試

在語(yǔ)言能力測(cè)試環(huán)節(jié)，大模型之家讓7B、32B、671B的DeepSeek-R1，分別用“新年快樂(lè)萬(wàn)事如意”寫(xiě)一首藏頭詩(shī)。在這個(gè)似乎已經(jīng)被各大模型“玩爛了”的場(chǎng)景下，在很多人看來(lái)是LLM最小兒科的場(chǎng)景。然而正如那句“如果不出意外的話(huà)，就要出意外了”。在這一環(huán)節(jié)中，7B版本的R1竟然率先出現(xiàn)了bug！

可以看到，左邊的7B版本R1的輸出結(jié)果既沒(méi)能“藏頭”，也不像一首“詩(shī)”，甚至還在文中開(kāi)始說(shuō)起了英語(yǔ)。顯然，在最基礎(chǔ)的文字生成能力上，7B并沒(méi)有達(dá)到“及格線(xiàn)”。相比之下，32B的R1可以正常輸出文本內(nèi)容，成功完成了“藏頭詩(shī)”的創(chuàng)作。雖然從押韻方面存在些許瑕疵，但勝在七言律詩(shī)對(duì)仗工整，內(nèi)容上也沒(méi)有邏輯錯(cuò)誤。

當(dāng)然，效果最好的還要數(shù)“滿(mǎn)血版”的R1，不僅對(duì)仗工整，韻腳得體，同時(shí)還給出了詩(shī)詞的賞析內(nèi)容。明確了“新年快樂(lè)萬(wàn)事如意”的“藏頭詩(shī)”背后，寄寓了對(duì)新歲萬(wàn)事順?biāo)斓拿篮米Ｔ浮?/p>

為了探究是否是因?yàn)樾〕叽鐚?dǎo)致語(yǔ)言能力下降，大模型之家還采用了尺寸相近的9B的GLM4用同樣的提示詞進(jìn)行測(cè)試。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在語(yǔ)言表達(dá)能力方面，GLM4并不輸給DeepSeek-R1，可見(jiàn)，當(dāng)R1規(guī)模小到一定程度時(shí)，其基本的文本能力方面也會(huì)受到嚴(yán)重影響。

02聯(lián)網(wǎng)總結(jié)測(cè)試

在測(cè)試完語(yǔ)言能力之后，我們?cè)趯1與網(wǎng)絡(luò)搜索相結(jié)合，測(cè)試一下不同尺寸下，對(duì)于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容的匯總能力。大模型之家以一首杜甫的《登高》來(lái)測(cè)試一下R1大模型在聯(lián)網(wǎng)狀態(tài)下的表現(xiàn)。

乍一看7B模型輸出的表現(xiàn)足夠優(yōu)秀（左），但是實(shí)際測(cè)試中，大模型之家發(fā)現(xiàn)7B模型的輸出結(jié)果并不穩(wěn)定。偶爾會(huì)出現(xiàn)右邊對(duì)于詩(shī)詞理解出現(xiàn)偏差的場(chǎng)景，由此也能夠看出，在同等的網(wǎng)絡(luò)搜索情況下，R1模型因?yàn)槌叽缈s小，在語(yǔ)言理解與生成能力方面受到了較大的影響。

相比之下，32B的R1輸出就相對(duì)穩(wěn)定，雖然在輸出結(jié)果上會(huì)存在顯示“整首詩(shī)”和“一句詩(shī)”的左右橫跳，但對(duì)于詩(shī)詞內(nèi)容理解的準(zhǔn)確性有了較大提高。

而“滿(mǎn)血版”R1依舊是表現(xiàn)最為優(yōu)秀，不僅能夠完整展示詩(shī)句內(nèi)容，同時(shí)還會(huì)在答案中增加一些點(diǎn)評(píng)與背景陳述，增加回答的知識(shí)性與專(zhuān)業(yè)性。另一組測(cè)試，大模型之家選用了目前游戲中某角色的配隊(duì)，來(lái)測(cè)試7B與32B的語(yǔ)言理解能力。

在這一組測(cè)試中，7B模型出現(xiàn)了游戲中不存在的角色，而32B則能夠準(zhǔn)確把握角色名稱(chēng)，同時(shí)，在配隊(duì)的推薦理由方面，32B模型給出的內(nèi)容也更加科學(xué)合理。

03邏輯推理測(cè)試

而在測(cè)試的第二個(gè)環(huán)節(jié)，我們用一道經(jīng)典的“雞兔同籠”問(wèn)題來(lái)考考不同尺寸的R1模型。提示詞為：一個(gè)籠子，里頭有雞和兔子，一共有25個(gè)頭和76只腳，請(qǐng)問(wèn)籠子里邊雞和兔子各有多少只？

也許是“雞兔同籠”的問(wèn)題對(duì)于R1而言過(guò)于簡(jiǎn)單，那么換一道更難的“一個(gè)三棱柱的上底和下底為兩個(gè)等腰直角三角形，每個(gè)等腰三角形的直角邊長(zhǎng)為16。直棱柱的高度等于等腰直角三角形的斜邊長(zhǎng)度。求直棱柱的表面積。”

比較令人驚訝的是，無(wú)論是7B還是32B的模型，都可以輸出正確的答案。可見(jiàn)，在數(shù)學(xué)運(yùn)算能力方面，蒸餾盡可能保留了R1模型的數(shù)學(xué)能力。

04代碼能力測(cè)試

最后，讓我們?cè)賮?lái)對(duì)比一下7B與32B的代碼能力。這個(gè)環(huán)節(jié)，大模型之家要求R1編寫(xiě)一個(gè)“可以在瀏覽器上打開(kāi)的貪吃蛇游戲”。

代碼太長(zhǎng)，讓我們直接來(lái)看生成好的結(jié)果：

![image](https://explinks-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/output/2025031223/實(shí)測(cè)告訴你_DeepSeek_R1_7B_32B_671B差/image_11.jpg)



Deepseek-R1 7B的生成的游戲程序存在bug，只是一張靜態(tài)的圖片，蛇無(wú)法移動(dòng)。



![image](https://explinks-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/output/2025031223/實(shí)測(cè)告訴你_DeepSeek_R1_7B_32B_671B差/image_12.jpg)



而Deepseek-R1 32B的生成的游戲程序可以正常運(yùn)行，可以通過(guò)鍵盤(pán)方向鍵控制蛇的正常移動(dòng)，同時(shí)面板可以正常計(jì)分。



![image](https://explinks-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/output/2025031223/實(shí)測(cè)告訴你_DeepSeek_R1_7B_32B_671B差/image_13.jpg)



## 05本地部署門(mén)檻高，普通用戶(hù)慎嘗試

從一系列的測(cè)試看來(lái)，DeepSeek-R1的7B、32B，都與“滿(mǎn)血版”671B存在比較明顯的差距，因此本地部署更多是用來(lái)搭建私有數(shù)據(jù)庫(kù)，或讓有能力的開(kāi)發(fā)者進(jìn)行微調(diào)與部署使用。對(duì)于一般用戶(hù)而言，無(wú)論從技術(shù)還是設(shè)備門(mén)檻都比較高。官方測(cè)試結(jié)論也顯示，32B的DeepSeek-R1大約能夠?qū)崿F(xiàn)90%的671B的性能，且在AIME 2024、GPQA Daimond、MATH-500等部分場(chǎng)景之下效果略?xún)?yōu)于OpenAI的o1-mini。



![image](https://explinks-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/output/2025031223/實(shí)測(cè)告訴你_DeepSeek_R1_7B_32B_671B差/image_14.jpg)



而在實(shí)際體驗(yàn)中，也能夠看到與官方測(cè)試結(jié)論基本吻合，32B以上模型勉強(qiáng)尚有本地化部署的可用性，而再小尺寸的模型在基礎(chǔ)能力方面有些過(guò)于薄弱，甚至輸出結(jié)果不敵同尺寸其他模型。尤其是網(wǎng)絡(luò)上大量的本地部署教程所推薦的1.5B、7B、8B尺寸模型，還是忘了它們吧……除了配置需求低、速度快，用起來(lái)并不理想。



![image](https://explinks-blog.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/output/2025031223/實(shí)測(cè)告訴你_DeepSeek_R1_7B_32B_671B差/image_15.jpg)



左為7B模型生成信息、右為32B模型生成信息前者生成速度是后者3.5倍



所以，從結(jié)論上來(lái)說(shuō)，如果你真想本地部署一個(gè)DeepSeek-R1模型，那么大模型之家建議從32B起步開(kāi)始搭建，才有相對(duì)完整的大模型體驗(yàn)。那么，部署32B模型的代價(jià)是什么呢？



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圖片來(lái)源：51CTO運(yùn)行32B的R1模型，官方建議是64GB內(nèi)存和32-48GB顯存，再配合對(duì)應(yīng)的CPU，一臺(tái)電腦主機(jī)的價(jià)格大約在20000元以上。如果以最低配置運(yùn)行，（20GB內(nèi)存+24GB顯存），價(jià)格也要超過(guò)萬(wàn)元。（除非你買(mǎi)API）



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筆者所使用的設(shè)備是M2 Max的MacBook Pro（12核CPU+30核GPU+32GB統(tǒng)一內(nèi)存），在運(yùn)行32B模型時(shí)，每秒僅能輸出8-9 tokens，生成速度很慢，同時(shí)整機(jī)功耗持續(xù)維持在60-80W，這也意味著，如果用電池供電持續(xù)使用大模型，僅有1個(gè)小時(shí)的使用時(shí)間。不僅如此，本地化部署R1大模型后，還需要附加的方式為模型增加聯(lián)網(wǎng)功能或本地化數(shù)據(jù)庫(kù)，否則模型內(nèi)的數(shù)據(jù)會(huì)與日新月異的互聯(lián)網(wǎng)脫節(jié)，體驗(yàn)上多數(shù)情況遠(yuǎn)不及目前已經(jīng)全面接入聯(lián)網(wǎng)功能的免費(fèi)大模型產(chǎn)品。所以，對(duì)于大多數(shù)普通用戶(hù)而言，你費(fèi)勁心力搭建的本地大模型，可能真的未必有市面上主流的免費(fèi)大模型產(chǎn)品來(lái)得簡(jiǎn)單、方便、效果好，更多只是讓你過(guò)一把部署本地大模型的癮。



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DeepSeek系列模型的成功不僅改變了中美之間的技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)格局，更對(duì)全球范圍內(nèi)的科技創(chuàng)新生態(tài)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。據(jù)統(tǒng)計(jì)，已經(jīng)有超過(guò)50個(gè)國(guó)家與DeepSeek達(dá)成了不同程度的合作協(xié)議，在技術(shù)應(yīng)用和場(chǎng)景開(kāi)發(fā)方面展開(kāi)深度合作。從DeepSeek引發(fā)的全球關(guān)注可以看出，人工智能已經(jīng)成為重塑?chē)?guó)際格局的重要力量。面對(duì)這場(chǎng)前所未有的科技變革，如何將技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)化為持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)能力，同時(shí)構(gòu)建開(kāi)放包容的合作網(wǎng)絡(luò)，將是未來(lái)面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。對(duì)于中國(guó)而言，這不僅是一場(chǎng)技術(shù)實(shí)力的較量，更是一場(chǎng)科技創(chuàng)新話(huà)語(yǔ)權(quán)的爭(zhēng)奪。



## 近期活動(dòng)?



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