知道现在企业对 AI 最大的需求是什么吗？给我来一套 DeepSeek！没错，现在是个企业都想自己来一套 DeepSeek，还要私有化部署。为什么非要自己私有化部署呢？ 有的是上市公司，有的是跨国公司，有的是特定行业的单位，对数据都很敏感，不敢把数据随便上传给 AI 使用啊，万一数据泄露怎么办？
反正 DeepSeek 是免费开源的，我自己下载部署一套还不行吗？我要告诉你，这里面坑可大了：
第一大坑：DeepSeek 只有 671B 的版本。
从来就没有 70B，32B，14B，8B 和 7B 的小模型。如果有人和你说，我上了一套 70B 或者 14B 的 DeepSeek，这就是骗子一个！
这才是真正的 DeepSeek R1，只有 671B 的。我再说一遍 DeepSeek 从来只有 671B，也就是 6710 亿参数的大模型，根本就没有小模型。
看到没有？所谓的 70B 一直到 7B 甚至 1.5B 的小模型，那都是用 DeepSeek R1 蒸馏出来的数据然后微调训练出来的阿里云的通义千问和脸书的 Llama 模型，根本就不是 DeepSeek 本尊。别被骗了啊！
第二大坑：你确定你用的是满血版的 DeepSeek 吗？
你有没有这样的感觉？你用官网的 DeepSeek 好像就是感觉比第三方的好用，给出的答案更靠谱？知道为什么吗？因为节省硬件资源，他们没用真正的满血版啊。
DeepSeek 真正的满血版，不仅仅拥有 6710 个参数，它每个参数的精度还是 BF16，也就是16 位高精度浮点数。这样的高精度意味着非常消耗硬件资源。满血的 DeepSeek 要跑起来，你需要 1400GB 的显卡内存空间啊。
简直就是烧显卡啊！有没有办法降低成本呢？有，就是把参数精度降低，我不用 16 位高精度浮点数，我用 8 位浮点数的版本行不行？当然可以，这样我只需要 700GB 的显卡内存空间了。还能更节省吗？我还可以用 4 位整数的版本，也就是 Q4 量化版，这样显卡内存仅仅需要 400GB 就能把 DeepSeek 跑起来了。
代价是什么呢？就是你觉得 DeepSeek 好像变笨了，有些问题回答总是差强人意。这就是为什么你总觉得官网版本好的原因。
那么你知道满血版 DeepSeek R1 跑起来需要什么硬件配置吗？至少 16 卡的 H20 英伟达的显卡吧，真要符合生产环境的 AI 应用，可以让很多人同时使用，还不觉得慢。同学，你得准备好 200-300 万人民币的硬件。
但，这仅仅只是硬件采购费用，我还没和你算你跑起来的电费呢。DeepSeek 私有化部署火了，国内冒出来一大堆卖软硬件推理一体机的公司，什么华三，联想，浪潮，华为，中科曙光都在卖，你可以去询询价，别嫌贵。你想买人家还不一定卖给你，毕竟英伟达的显卡太抢手了，大厂都买不到。
第三大坑：DeepSeek R1 不一定好用
现在大家都言必称 DeepSeek R1，这是不对的。这里要给大家科普一下。DeepSeek 推出了两个 AI 模型：一个通用型的 V3，一个解数学题强的叫做 R1。你看这起名字都特别潦草。 为什么叫做 V3 呢？因为前面曾经发布过 V1 和 V2 两个版本。R1 指的是 reasoning 也就是第一版推理模型。
R1 是基于 V3 模型用强化学习训练之后产生的，具有了很厉害的逻辑推理能力，所以解数学题啊，做思考复杂问题的能力超级厉害。相信大家印象最深刻的就是 R1 的思考过程：大段大段的中文思考，特别像人类。
但是我要说，常用的不复杂的任务，比如说文案书写，你用 R1 效果并不好，它最大的问题就是太喜欢自我加戏，甚至胡编乱造，让你信以为真。
所以你真的要在生产环境使用 DeepSeek 的话，你得同时部署两套：一套是 DeepSeek V3，一套是 R1。好吧，现在硬件成本要加倍了，你准备好 500 万人民币的钞票了吗？
现在全民大干快上 DeepSeek，浪费了大量的资金白白上供给了英伟达。最搞笑的是我看到很多新闻，说某某单位上线了 DeepSeek 70B，您这是明晃晃被割了韭菜还不自知呢。这股疯狂抢购服务器私有化部署 DeepSeek 的歪风邪气最好早点刹住。不然两年后一看还是一地鸡毛。
我们绝大多数企业，最好还是沉下心来，做好数据脱敏的工作，老老实实使用云厂商提供的 DeepSeek 算力就足够了。好钢也要用到刀刃上啊，千万别被割了韭菜，几百万就这么浪费了。