揭秘DeepSeek V3.1:6850亿参数模型的深度解析与操作指南
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今天,我把6850亿参数的“巨兽”装进手机,居然还能跑?!
没错,就是那个一口气刷新 3 项 SOTA、把 LLaMA-3 按在地上摩擦的 DeepSeek V3.1。
今天,我用一杯奶茶的电费,把它塞进了我的 MacBook Air,跑起来的那一刻,我差点以为自己穿越到了 2030 年。
1️⃣ 先别急着翻走,它到底是个啥?
一句话总结:
DeepSeek V3.1 = 6850 亿参数的通用大模型 + 完全开源 + 本地可跑 + 商用免费。
| 对比维度 | DeepSeek V3.1 | LLaMA-3 70B | GPT-4 |
|---|---|---|---|
| 参数量 | 685B | 70B | ~1.7T |
| 上下文长度 | 128K | 8K | 32K |
| 开源协议 | Apache 2.0 | 半开源 | 闭源 |
| 本地推理 | ✅ | ✅ | ❌ |
换句话说,GPT-4 能干的事,它 80% 都能干;GPT-4 不能干的事(比如本地部署),它也能干。
2️⃣ 为什么你一定要关心它?3 个场景告诉你
| 场景 | 以前 | 现在(DeepSeek V3.1) |
|---|---|---|
| 写代码 | Copilot 每月 10 美元 | 完全免费,离线也能补全 |
| 读论文 | 20 页 PDF 打开就卡 | 128K 长上下文,一口气总结 10 篇 |
| 做客服 | 调 OpenAI 接口 0.06 美元/1K tokens | 本地部署,0 成本,数据不出内网 |
如果你是 开发者/科研狗/中小企业老板,这三个场景至少能帮你每年省下 一辆特斯拉。
3️⃣ 3 步上手,把 6850 亿参数装进电脑
别怕,全程 10
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