任梓珩 | 华讯 资深工程师

摘要】本文聚焦分析DeepSeek满血版、量化版、蒸馏版特点，结合算力需求分析及存储硬盘缓存优化技术，探讨不同版本的适用场景，为用户提供更优AI选择建议。

2025年年初深度求索公司发布的低成本、高性能且开源的DeepSeek大模型引发AI热潮。在确保能力水平持平甚至优于国外大模型的前提下，大幅降低算力需求，且实现了模型核心架构、参数及配套工具开源的DeepSeek大模型瞬间成了人们的青睐对象。特别是大量的企业用户，从DeepSeek的训练成本较低的优点中，看到了低成本投入AI场景的可能，从DeepSeek的开源特性看到了私有化部署的可能。

DeepSeek让企业用户看到低成本也可以跟上AI人工智能的浪潮，但是在实际落地中，第一步满血版、量化版、蒸馏版等版本的选择及适用场景，就让很多用户感到困惑。

什么是大模型的参数？

要想搞清楚这些版本的区别，首先要了解什么是大模型的参数。

大模型的参数是模型中可学习的变量，用于定义模型的结构和功能。这些参数在模型的训练过程中通过优化算法进行调整，以最小化预测误差并提高模型的性能。这里我们不对模型的权重（Weights）、偏置（Biases）等工程化的概念进行过于深入的解读，这属于AI专业领域的范畴。我们只需要知道参数在模型中的作用即可。

参数在模型中的作用

►特征提取：参数决定了模型如何从输入的数据中提取特征，这些特征可用于后续的预测和决策；

►模式识别：参数帮助模型识别数据中的模式和结构，从而提高预测的准确性；

►决策支持：参数决定了模型的输出，为决策提供支持。

显然，对于大模型来说，参数数量影响模型的复杂度和表达能力。更多的参数通常意味着模型可以捕捉更复杂的模式，但也可能导致更高的计算需求和过拟合风险。

大模型的参数数量通常非常庞大，从数百万到数十亿不等。例如，GPT-3拥有约175B（1750亿）个参数，而DeepSeek-V3拥有约671B(6710亿)个参数。32B、70B、671B等版本，实际上就是指拥有不同参数规模的大模型。

什么是DeepSeek满血版？

对于有意DeepSeek，且对“极致”的AI体验有期待的用户来说，首选自然是大参数量的模型，也就是DeepSeek满血版，其实质就是参数量达到671B规模的DeepSeek-R1/V3模型。如前所述，大参数量的模型代表了模型的质量，但会带来更高的算力要求。

当前，大量的客户开始联络供应商共同探讨DeepSeek私有化部署的可能，也遭遇了第一个技术困扰点：“为什么想要上满血版的DeepSeek，不同的集成商推荐的算力底座配置不同？”产生这种疑惑的根本原因在于，大多数用户对于参数量与所需要的显存计算公式的理解不够完整有关。

按照官方的说法，半精度（FP16）前提下，所需显存数量=671B参数×2字节/参数≈1,342GB。

上述公式考虑了参数规模和参数精度，并未考虑输入输出的上下文长度、并发用户、延迟等额外的显存需要。

但也可以看到，算力底座至少要拥有1342GB以上显存才能够满足671B DeepSeek推理最基本需求。以英伟达H20 141GB模组化算力服务器为例的话，需要两台满配8卡的服务器才能组成2256GB的显存容量。

那么为什么有的集成商或者厂商推出的一体机号称仅一台即可实现满血版的推理呢？答案就是参数的精度，也引出了另外一个概念，大模型的量化版。

什么是量化版大模型？

前面有提到如何通过参数规模计算显存需求，很多人往往忽略了计算公式中的前提，即半精度（FP16）。大模型在工作时需要将模型的参数加载到显存中去，默认情况下DeepSeek要求每个参数的精度为FP16，也就是需要占用2个字节的显存空间。所谓的1342GB的显存规模也是基于这个精度计算而来的。

通过“量化”这一优化技术，我们可以把每个参数的位宽占用降低。例如，当我们将高精度的参数转换成低精度的参数时，就可以将FP16的参数转换未INT8/FP8参数，其空间占用直接从2个字节变成1个字节，此时的显存计算公式就成了8bit量化（INT8/FP8）：671B参数×1字节/参数≈671GB。

经过参数量化优化的大模型就称之为量化版大模型，在8位量化的大模型下，显存的需求直接减半。

更进一步，如果进行4bit量化处理的话，理论显存需求降低至336GB，也就是说一台满配的昇腾910B算力服务器即可满足“满血版”DeepSeek的需要。这也是市面上很多满血版一体机的事实依据。

注：实际部署需额外考虑模型中间状态，如梯度、优化器状态、激活值等，显存占用可能增加30%-50%。

以下为根据公开信息整理的DeepSeek量化版模型推理算力需求：

影响AI推理（inference）场景GPU算力需求的主要因素：模型参数规模、计算精度（BF16/FP8/INT4）、输入及输出上下文长度、并发用户数、延迟要求（TTFT/TPOT）、推理框架的效率等。

某种意义上来说，大模型的量化技术其实是在保持参数规模不变的情况下，对算力需求不足现况的一种技术妥协。参数精度的降低必然带来一定的性能损失，只不过在大多数应用场景下，这些性能损失可以忽略不计。

什么是蒸馏版大模型？

除了通过控制参数精度来降低对显存的需要外，其实还可以通过削减参数规模来达到相同的目的。目前DeepSeek的小参数模型都是来自于蒸馏版，而蒸馏版对于关心DeepSeek，但却并非AI专业领域的客户来说又是一个需要理清的概念。

所谓蒸馏版大模型，其相对技术化的定义是：一种通过知识蒸馏技术，将复杂的高精度模型（通常被称为“教师模型”）的知识迁移到相对简单的模型（通常被称为“学生模型”）的技术。

从定义中可以很明确的看到，这里涉及到两个大模型，一个是“教师模型”，另一个是“学生模型”。顾名思义，知识能力更强的“老师”教会了有不俗学习能力的“学生”，用“老师”的解题思路和习惯去解答难题。所以蒸馏版大模型的底子其实是“学生”模型。

我们可以结合蒸馏版大模型的命名方式进行解读，以DeepSeek 70B大模型为例，它的官方命名是DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B。

其中的DeepSeek-R1就是“教师”模型，而Llama-70B就是学生模型，至于Distill其本身就是“蒸馏”的英语。那么这个蒸馏版大模型的含义就是，深度求索公司用自家的DeepSeek R1 671B大模型教会了Meta公司的Llama70B模型按照DeepSeek的思考逻辑来解决问题。以此类推DeepSeek 32B大模型其实是对阿里的Qwen 32B模型的教学成果。

实际上DeepSeek各个蒸馏版主要就是来自于Llama与Qwen这两大开源模型。

蒸馏版大模型，其核心目标是在保持模型性能的同时，显著降低模型的计算复杂度和存储需求，使其更适合在资源受限的环境中部署。

通俗来讲，这有点类似中小学教育中，任课老师会让学习成绩较好的学生，成为学习小组的组长去帮助其他同学。老师教会了优秀学生学习方法，而这些学生则发挥自己的长处，分担老师的教学压力。

不同场景下的版本选择

1、 成本无限制，怎么选

很明显，在算力底座不存在限制的前提下，无脑选择671B的DeepSeek即可，用户可以获得DeepSeek最完整的体验，可以等同于云版DeepSeek的能力。

2、 DeepSeekR1版本和DeepSeekV3版本怎么选

精度相同前提下，两种版本算力需求差异不大。一般认为DeepSeek R1版本在数学证明、代码生成、策略分析方面有较好的表现，因此比较适合金融、科研类的应用场景。而DeepSeek V3更适合一般的文本内容生成，例如智能客服、文案生成、知识问答。这在多次客户交流中得到了证明，大多数金融、半导体等客户讨论的成熟场景虽然都聚焦在客服和知识库上，看似是DeepSeek V3版本的主场，但其实他们更希望有所收获的反而是研报分析、代码辅助等DeepSeek R1版本的擅长领域，只是这些场景的实际落地效果还在进一步的发掘中。

3、 无量化版和量化版怎么选

算力有限情况下，使用量化技术会带来参数精度的下降，进而导致准确性的损失，不同场景对于这些损失的耐受力是不同的。例如，在生成复杂代码时，量化版可能会出现少量错误或不完整的情况，但整体表现与无量化版区别不大。因此在代码辅助场景下，如果不追求代码的一次成型及直接运行的目的，那么量化版也是能够很好的完成任务的。

在极端情况下，低精度量化可能导致数值敏感任务（如金融计算）的误差累积，例如连续减法运算中精度损失放大。实际测试显示，4bit量化对多数生成任务影响较小（<5%性能损失），但对数值推理任务需谨慎评估。

4、 量化版和蒸馏版怎么选

相对通过量化来减少对算力底座需求的做法，直接选用蒸馏版模型更能达成降低硬件投入的目标。此外，由于蒸馏版模型源自于业界两大开源模型Llama和Qwen，它们在不同的领域也有着自身独特的优势，例如Qwen对于中文长文本处理有着独特优势，而Llama作为国外的大模型，对于英语以及多语言任务有着良好的支持，但在中文支持上反而有所不足。

5、 突破算力瓶颈的另外一种尝试

从某种意义上来说，满血版、量化版、蒸馏版的区分，允许客户拥有更多的选择权，根据自身的场景需要，配合算力投入规模，快速进入AI时代。但是一味通过缩小参数规模，开启量化来降低算力需求的做法并不可取。

前面提到过，大模型运行时需要把它的所有“知识”（参数）都加载到显存里。通常，像DeepSeek这样的模型要求每个参数用高精度（FP16）存储，占2个字节。很多人算显存需求时只考虑这个，但忽略了另一个更关键的消耗源——尤其是在实际使用（推理）模型时。单纯靠减少参数数量或者用很“狠”的压缩技术（比如激进的量化）来省算力，其实是“拆东墙补西墙”的做法。这样做虽然省了点钱，但会伤害模型本身的“聪明程度”（泛化性和涌现能力）。更重要的是，它没解决推理时真正的显存瓶颈，也就是推理时的显存“大胃王”——KVCache(键值缓存)。

大模型在和你对话或者生成文字时（推理），除了要存放基本的模型参数，还必须开辟一大块动态显存空间来存放一个叫“KVCache”的东西。你可以把它想象成模型的“短期记忆本”——它记录着当前对话或文本中所有出现过的词（token）的重要信息，目的是避免模型对同样的内容反复计算，从而加速推理。

问题在于：这个“记忆本”（KVCache）太能吃了！

对话或文本越长（序列长度增加），这个“记忆本”需要的显存空间就爆炸性增长（平方级膨胀）。很快，它就能吃掉比模型参数本身还多得多的显存！这直接卡住了模型处理长对话/长文档的能力（长上下文）和同时服务很多人的速度（吞吐量）。传统的压缩参数方法对这个“记忆本”的胃口束手无策。

真正的突破口在于优化这个“记忆本”——KVCache本身！

当前业界优化KVCache的四大途径：

（1）只记精华：实时分析模型在“思考”时哪些词的信息最关键（注意力头活跃度），自动扔掉冗余/低贡献KV对。类似H2O这样的智能算法，能安全地丢掉多达80%的缓存内容，还基本不影响模型回答的质量。

（2）分级存放：最金贵的显存（HBM）放最常用、最热的词信息；不太常用的信息，放到CPU内存甚至SSD硬盘里。配合智能预读和后台搬运技术，让数据移动的延迟不影响模型当下的计算。

（3）高效压缩：通过分组压缩实现更少空间存储信息；重复或相似的信息精简提炼表达；发现不同用户问题里有相似的部分，尝试共享复用结果，避免重复计算。

（4）硬件加速：针对新一代AI芯片（如NVIDIAH100的FP8支持TPU稀疏计算单元）的特性来优化KV布局，比如按块(Block)组织数据，榨干硬件性能。

所以，“智能缓存优化”等于鱼与熊掌兼得

这些智能缓存技术不是靠阉割模型能力来省显存，而是通过系统级的内存管理革命，让保持原汁原味能力的“满血”大模型，也能实现数倍的响应速度提升(吞吐量)，轻松驾驭超长对话和文档(长上下文支持)。当前某些厂家已经支持通过UnifiedCache多级缓存技术持久化保存KVCache，这相当于用性价比极高的存储空间对大模型的计算内存进行了PB数量级的扩容，端到端大幅削减最终使用成本。

这意味着用户和企业不再需要在“模型有多聪明”和“要花多少钱/资源”之间痛苦二选一。即使是高精度的顶级“满血”大模型，也能在有限的算力资源下高效运行，真正释放AI的商业价值！

*本文收录于《话数》用户专刊第2期

原文链接：https://www.oceanclub.org/cn/discuss/info/3765