deepseek的每个大模型参数都那么大，还是没有qwen3.6-35b等更平民化。我是不是可以理解deepseek使用了更多的显存以空间换时间

你的理解有一部分正确，但不完全准确。

更准确地说：

DeepSeek 不是简单地“用更多显存换时间”，而是采用了 MoE（Mixture of Experts，专家混合）架构，本质上是在 显存、参数规模、推理计算量之间做新的平衡。

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为什么 DeepSeek 看起来参数特别大？

以 DeepSeek-V3 为例：

模型	总参数
Qwen3-32B	32B
Qwen3.6-35B-A3B	35B
DeepSeek-V3	671B
DeepSeek-R1	671B

看起来差了20倍。

但实际上：

DeepSeek-V3：

• 总参数 671B
• 每个Token实际激活约37B参数

也就是说：

671B（存储）
↓
37B（计算）

这正是 MoE 架构的特点。

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Qwen3.6-35B-A3B 和 DeepSeek 的区别

Qwen3.6-35B-A3B

属于轻量MoE：

总参数：
35B

激活参数：
约3B

因此名字里的：

A3B

意思就是：

Active 3B

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DeepSeek-V3

总参数：
671B

激活参数：
37B

每个Token需要计算37B参数。

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对单张A100来说意味着什么？

Qwen3.6-35B-A3B

大致：

显存占用：
20~40GB

激活计算：
3B

优点：

• 快
• 吞吐高
• 便宜

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DeepSeek-V3

即使4bit量化：

显存：
300GB+

完整模型权重必须放下。

虽然只激活37B参数：

计算量 ≈ 37B模型

但是：

存储量 ≈ 671B模型

所以：

MoE降低了计算量，但没有降低权重存储需求。

这是很多人第一次接触 DeepSeek 时容易误解的地方。

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DeepSeek到底是在换什么？

实际上是：

更多显存
↓
换取更强能力
↓
而不是换更快速度

例如：

假设有两个模型：

Dense模型

72B参数
72B计算
72B存储

DeepSeek-V3

671B参数
37B计算
671B存储

结果：

能力：
671B级别

计算：
37B级别

显存：
671B级别

所以 DeepSeek 的核心思想是：

用超大的总参数容量提升知识和推理能力，但每次推理只激活一小部分专家，避免计算量爆炸。

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为什么你觉得 Qwen 更“平民化”？

因为阿里在 Qwen3 系列上更重视：

部署友好性

例如：

模型	单卡A100
Qwen3-32B	√
Qwen3.6-35B-A3B	√
Qwen3-30B-A3B	√
DeepSeek-V3	×
DeepSeek-R1	×

Qwen 的很多模型设计目标就是：

单机
单卡
企业私有化

而 DeepSeek-V3/R1 的设计目标更接近：

数据中心
多机多卡
云服务

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对你目前的硬件（A100 80GB）

如果目标是：

• MCP Agent
• RAGFlow
• 企业知识库
• 离线部署

那么从工程角度看：

模型	推荐度
Qwen3.6-35B-A3B	⭐⭐⭐⭐⭐
Qwen3-32B	⭐⭐⭐⭐⭐
GLM-4-32B	⭐⭐⭐⭐
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	⭐⭐⭐⭐
DeepSeek-V3	⭐
DeepSeek-R1 671B	⭐

原因很简单：

你的 A100 80GB 可以把 32B~35B 级别模型跑得非常舒服，但距离运行完整 DeepSeek-V3/R1 仍然差一个数量级。

所以对于私有化部署场景，很多企业最终发现：

Qwen3-32B、Qwen3.6-35B-A3B 这类模型的“能力/成本比”反而比 DeepSeek-V3 更高。

这也是为什么现在大量 RAGFlow、Dify、FastGPT、MCP Server 的生产环境，实际上优先选择 Qwen，而不是完整的 DeepSeek-V3。