同樣是DeepSeek，為什么你用的和別人聊的“不是一回事”？

最近總有人問，DeepSeek的模型效果好像有點“飄忽不定”，時而驚艷，時而平平。先別急著下結(jié)論！

今天我們就來揭開一個“公開的秘密”：你遇到的很可能不是同一個DeepSeek。沒錯，它其實分“滿血版”和“非滿血版”，這背后大有文章！

這是DeepSeek R1在huggingface上的家族群。

其中后面沒有帶像70B這樣后綴的就是滿血版，它的參數(shù)也最多，高達685B，B是十億。

最小的這個叫DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B，它是通過蒸餾distill到通義千問大模型上的，大小只有1.78B左右，跟滿血版差上百倍。

但你要說這個是不是DeepSeek，也是，這倆都是DeepSeek。

蒸餾后的模型性能差一些，但最主要的原因是為了讓更多人用得起，它的原理就是：把大模型生成的幾十萬條高質(zhì)量推理樣本喂給更小的 Qwen、Llama 基礎模型，得到 1.5?B–70?B 各種體型的 DeepSeek?R1?Distill。

蒸餾過程相當于“老師劃重點給學生”，讓小模型學到大模型的解題套路，但不再需要龐大的參數(shù)。

性能對比可以粗略抓兩組數(shù)字感受一下：

型號

參數(shù)規(guī)模

AIME?Pass@1

MATH?500?Pass@1

R1?滿血 671?B

37?B 激活

≈?80?%

≈?97?%

Distill?Qwen?32?B

32?B

72.6?%

94.3?%

Distill?Qwen?7?B

7?B

55.5?%

92.8?%

所以你可以根據(jù)自己的需求進行選擇：

• 想要極限精度與最完整的 Chain?of?Thought → 選 R1 滿血版（預算 & 顯存先得到位）。

• 想在單機或小集群部署，且對精度有一定容忍度 → 選 Distill 版本，再視硬件做 8?bit / 4?bit量化。

• 只想移動端或邊緣側(cè)做簡單推理 → Distill?1.5?B + 4?bit 是“麻雀雖小，五臟俱全”的入門首選。

還有一種方式就是量化（quantization），它就像把無損音樂壓成?MP3：把每個參數(shù)占用的比特數(shù)從 16?/?8?bit 減到 4?bit、3?bit 甚至 2?bit，從而：

• 顯存占用直線下降——4?bit 版本理論上只需全精度的四分之一顯存；

• 推理速度和吞吐提高——如果硬件原生支持低位整數(shù)計算，可獲得 1.5×–4× 的請求/秒提升；

• 部署門檻降低——某些 7?B 甚至 32?B 模型可以塞進一張消費級顯卡里，或在單機多卡即可跑。

這是Unsloth對DeepSeek R1做的量化，原本是8bit的，它把原版量化了四個版本，從1.58bit到2.51bit，顯存占比也小了很多。

但代價就是性能的降低。

因為壓縮總有代價：

• 精度會有損失，尤其是數(shù)學、推理等對數(shù)值敏感的任務；

• 超低位（≤?3?bit）時往往需要更復雜的“重校準”手段，否則性能波動大；

• 某些算力瓶頸會轉(zhuǎn)移到 反量化（把低位權重變回高精度參與計算）步驟，導致“理論加速”未必完全兌現(xiàn)。

總的來說，DeepSeek肯定是DeepSeek，但是什么版本就得另說了。

• 量化：讓模型“碼率”變低，用更少顯存跑，更快，但要小心精度坑。

• 蒸餾：讓模型“篇幅”變短，體型小但思路像老師；精度略降換來易部署。