近期，AI領(lǐng)域的一顆新星——DeepSeek-R1，以其卓越的性能和驚人的用戶增長速度，迅速在科技圈內(nèi)引起了轟動(dòng)。這款模型通過采用稀疏激活的MoE架構(gòu)、MLA注意力機(jī)制優(yōu)化以及混合專家分配策略等創(chuàng)新技術(shù)，不僅顯著提升了訓(xùn)練和推理效率，還大幅度降低了API調(diào)用成本，樹立了行業(yè)新標(biāo)桿。
尤其DeepSeek-R1在發(fā)布后的短短7天內(nèi)，用戶數(shù)便突破了1億大關(guān)，這一速度遠(yuǎn)超OpenAI的ChatGPT，后者達(dá)到相同里程碑用了整整2個(gè)月。這一成就不僅彰顯了DeepSeek-R1的強(qiáng)大吸引力，也預(yù)示著AI市場即將迎來新一輪的競爭與變革。
隨著DeepSeek-R1的火爆，網(wǎng)絡(luò)上涌現(xiàn)了大量關(guān)于其本地部署的教程。然而，這些教程往往只強(qiáng)調(diào)DeepSeek-R1的強(qiáng)大功能，卻對(duì)“蒸餾版”與“滿血版”之間的性能差異語焉不詳。事實(shí)上，目前公開發(fā)布的小尺寸DeepSeek-R1模型，如7B和32B版本，均是通過Qwen或Llama從R1中蒸餾而來，以適應(yīng)不同性能設(shè)備的調(diào)用需求。
換句話說，這些較小尺寸的模型雖然在某種程度上保留了R1的特性，但更像是“牛肉風(fēng)味肉卷”與“牛肉卷”的區(qū)別，它們?cè)谕评砉δ苌想m能勉強(qiáng)模仿，但性能上卻大打折扣。隨著模型尺寸的縮小，性能差距愈發(fā)明顯。
為了直觀展示這種差異，我們進(jìn)行了一系列測試。在語言能力測試中，我們要求7B、32B和671B版本的DeepSeek-R1分別用“新年快樂萬事如意”創(chuàng)作一首藏頭詩。結(jié)果，7B版本不僅未能成功“藏頭”，輸出的內(nèi)容也毫無詩意，甚至夾雜了英文。相比之下，32B版本雖然押韻上有所欠缺，但七言律詩對(duì)仗工整，邏輯清晰。而“滿血版”671B則更勝一籌，不僅對(duì)仗工整、韻腳得體，還附帶了詩詞賞析，展現(xiàn)了深厚的文化底蘊(yùn)。
在聯(lián)網(wǎng)總結(jié)測試中，我們進(jìn)一步探索了不同尺寸模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容匯總的能力。通過以杜甫的《登高》為測試內(nèi)容，我們發(fā)現(xiàn)7B版本的表現(xiàn)雖然偶爾優(yōu)秀，但更多時(shí)候會(huì)出現(xiàn)理解偏差。32B版本則相對(duì)穩(wěn)定，對(duì)詩詞內(nèi)容的理解準(zhǔn)確性有所提高。而“滿血版”671B則能完整展示詩句內(nèi)容，并增加點(diǎn)評(píng)與背景陳述，使回答更具知識(shí)性和專業(yè)性。
在邏輯推理測試中，我們使用了經(jīng)典的“雞兔同籠”問題和一道更復(fù)雜的幾何題來考驗(yàn)?zāi)Ｐ汀Ａ钊梭@訝的是，無論是7B還是32B版本，都能正確解答這些問題，顯示出在數(shù)學(xué)運(yùn)算能力上蒸餾版盡可能保留了R1模型的優(yōu)點(diǎn)。
然而，在代碼能力測試中，7B版本的DeepSeek-R1生成的貪吃蛇游戲程序存在bug，無法正常運(yùn)行。而32B版本則能生成可正常運(yùn)行的游戲程序，玩家可以通過鍵盤方向鍵控制蛇的移動(dòng)，同時(shí)面板能正常計(jì)分。
盡管DeepSeek-R1的7B和32B版本在某些方面表現(xiàn)出色，但與“滿血版”671B相比仍存在明顯差距。因此，本地部署更適合用于搭建私有數(shù)據(jù)庫或供有能力的開發(fā)者進(jìn)行微調(diào)與部署。對(duì)于一般用戶而言，無論從技術(shù)還是設(shè)備門檻都相對(duì)較高。
官方測試結(jié)論顯示，32B版本的DeepSeek-R1大約能實(shí)現(xiàn)90%的671B版本性能，且在部分場景下效果略優(yōu)于OpenAI的o1-mini。然而，在實(shí)際體驗(yàn)中，32B以上模型才勉強(qiáng)具備本地化部署的可用性，更小尺寸的模型在基礎(chǔ)能力上過于薄弱，甚至不如同尺寸的其他模型。
運(yùn)行32B版本的DeepSeek-R1模型，官方建議配置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2萬元以上。即使以最低配置運(yùn)行，價(jià)格也要超過萬元。本地化部署后還需為模型增加聯(lián)網(wǎng)功能或本地化數(shù)據(jù)庫，否則模型內(nèi)的數(shù)據(jù)會(huì)與互聯(lián)網(wǎng)脫節(jié)。
因此，對(duì)于大多數(shù)普通用戶而言，費(fèi)勁心力搭建的本地大模型可能并不如市面上主流的免費(fèi)大模型產(chǎn)品來得簡單、方便、效果好。DeepSeek系列模型的成功不僅改變了中美技術(shù)競爭格局，更對(duì)全球科技創(chuàng)新生態(tài)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。然而，面對(duì)這場科技變革，如何將技術(shù)創(chuàng)新優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為持續(xù)的競爭能力，將是未來面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。
