都说接入的DeepSeek是满血版，为什么感觉还是官方的好用？

接入DeepSeek的腾讯元宝，纳米，秘塔都说是满血版，但是同一个问题，我感觉解答总是不如官网细致合理，上下文联系也差点意思，就像少了点灵动，请问这是什么原因？还是我的错觉？

发表于 2025-4-27 17:15:51

严格的说，大家deepseek都不是满血版，包括官方API。ds-r1官方开源的版本上下文支持是128k上下文+32k思维链长度+8k输出，而官方API只支持64k上下文+32k最长思维链+8k输出。

至于蒸馏版，我都觉得不能称之为r1，当成一个带思维链强化版Qwen/Llama用就行了，性能差正版太远。说白了，只是吃了一点r1的蒸馏数据，连训练方法都和正版r1不同，正版r1的写作能力，共情能力都是蒸馏版不具备的，几乎只能用在做做数学题这种比较无聊的地方。

发表于 2025-4-27 17:26:43

你说的对，满血是个广告词，都是话术，都是话术，都是话术！
跟你说是671B参数量，ok，那推理精度是FP16还是INT8，亦或是INT4呢？token吞吐量如何，输入输出序列长度是不是做了阉割，4096Bits还是1024Bits，这些都不说，就是耍流氓。

发表于 2025-4-27 17:36:15

嗨，自称671b卖钱，实际人家就是部署的7b 32b的多了去了
买到个70b的都算良心商家了。
资本主义他就是这样的

发表于 2025-4-27 17:48:54

国内广告学的魅力时刻。
简单来说，就是 DeepSeek-R1 正确的版本应该是： DeepSeek-R1 - 671b F32版本（无量化、无压缩或精度损失处理）（补，经评论区提醒修正为DeepSeek-R1 - 671b FP8版本），这才是真正所谓的“满血版”。
而题主列举的这些APP，要不然部署的是 671b 量化版本，要么可能部署的是 671b 较低精度版本，要么甚至部署的有可能只是 70b 的压缩版本，这样运行成本更低，而且你就说是不是 DeepSeek 吧。
至于敢于称自己是“满血版”，嗯....

发表于 2025-4-27 17:59:15

看到一个很好用的测试案例，可以用来简单测试是不是DeepSeek满血版。

请用我给你的四个数字，通过加、减、乘、除、括号，组成一个运算，使得结果为24。注意：数字需要全部我提供的数字：4 4 6 8。

这是DeepSeek官方提供的回答，简洁明了，一次就答对了。

知乎直答也可以，也可以证明是满血版。

而那些几次都答不对的，可以一律标记「蒸馏版」。
DeepSeek只有R1有蒸馏版，官方一共提供了7个，从1.5B到70B都有。

具体的模型版本和基础模型数据如下：

模型版本	基础模型
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	Qwen2.5-Math-1.5B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	Qwen2.5-Math-7B
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	Llama-3.1-8B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	Qwen2.5-14B
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	Qwen2.5-32B
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	Llama-3.3-70B-Instruct

我们拿最小的模型举例：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B。
它的特性全在三个参数里面，其中：

Distill表示它是蒸馏模型
Qwen代表了被传输知识的模型，也就是具体某个学生
1.5B说明了模型的大小，这个数字越小，意味着学生的年级也越小

上表的第二列详细的列出了基础模型，也就是绿色框中的模型名字，主要有两个类别：Qwen和Llama。
其中Qwen是国内公司阿里云做的，Llama是美国公司Meta（前身Facebook）做的，因为他们开源了各种型号的大模型，所以很适合用来搭载蒸馏模型。
但是要记住，对于大模型来说，满血版性能大于非满血版。如果是非满血版，那么参数量越大，通常模型性能越好。
在使用DeepSeek的时候，尽量选官网，这可以保证是满血版；如果官方卡顿，那就选知乎直答这类型大平台的DeepSeek他们为了口碑也都是正儿八经的满血版。
当然除了这几种方式，你可以可以通过第三方API+第三方软件使用自己专用的满血版DeepSeek，具体的部署方法可以参考专栏文章的「API+客户端」部分。
平凡：【2/15 文字】从注册到落地：DeepSeek保姆级全链路操作手册

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