本文深度评测了 DeepSeek R1 近期开源的蒸馏系列模型。从模型指标、成本、性能、能力多个维度进行对比测试，通过对模型版权、资源需求、实际部署后显存占用和并发性能测试，以及逻辑推理、语言理解等多方面能力测评，全面分析各模型的优劣。最终揭晓性价比最高的模型，同时探讨模型在实际应用中的优化思路，为你在模型选择与应用上提供极具价值的参考。

当多数人还在惊叹 DeepSeek 破圈时，技术达人已在悄悄行动。你敢想象在普通消费级 PC 上，成功部署运行 DeepSeek-R1 671B 吗？这不再是天方夜谭。本文将带你深入探索这一技术奇迹，从模型选择、硬件需求剖析，到详细的部署步骤讲解，还有实测效果大揭秘。无论你是 AI 小白还是技术大神，都能从中找到乐趣与启发

这篇博文主要围绕 SWIFT（Scalable lightWeight Infrastructure for Fine-Tuning）展开。它欢迎各类贡献，如 Feature PR、Bug 反馈等。博文中介绍了丰富的数据集，包括多种 VCR、MMBench 等相关数据集，还给出了数据集具体介绍的查看链接。同时，提供了中英文文档、论文链接等资源，方便用户了解。另外，还有关于许可的说明，框架使用 Ap

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eepSeek 开源周第三日发布 DeepGEMM，这是专为 NVIDIA Hopper 架构优化的 FP8 矩阵乘法库。其核心代码仅约 300 行，却在性能上超越 CUTLASS 3.6。文中解析了 FP8 精度和 GEMM 的重要性，通过实测展示其在标准矩阵计算和 MoE 模型中的优化表现。介绍了架构创新，包括张量内存加速器和即时编译技术，以及针对 MoE 模型的专项优化。还提供了快速部署指南

本文深入剖析了 DeepSeek 发布的 V3/R1 推理系统，该系统以 545% 的成本利润率和单节点 8,575 tokens/s 的吞吐量刷新大模型推理性能认知。其核心技术突破包括专家并行革命，通过多 GPU 分布专家提升吞吐量、优化内存与降低延迟；通信 - 计算重叠优化，利用双批次流水线减少通信延迟与 GPU 空闲时间；三级负载均衡体系，实现各阶段负载均衡。系统架构涵盖路由层、缓存系统等核

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DeepSeek 于 2025 年 2 月 24 日 9 点（北京时间）开源「FlashMLA」，引发社区热烈反响。该项目专为 Hopper 架构 GPU 优化，上线 45 分钟获 400+ Star，3 小时突破 2.7k 星标。文中详细解析了其核心技术，包括硬件级优化、动态序列处理、开箱即用等亮点，对比了传统 MHA 和创新 MLA 的效率差异，阐述了 MLA 通过低秩变换实现知识共享，减少冗

本文介绍了 DeepSeek 开源的高性能通信库 DeepEP。它专为混合专家模型（MoE）和专家并行（EP）场景设计，旨在解决大模型训练中 GPU 间数据通信的瓶颈问题。文中阐述了其核心功能与设计理念，包括域间带宽优化、低精度计算支持、通信 - 计算重叠等技术亮点。通过性能实测展示了在不同场景下的出色表现，如高吞吐、低延迟等。还介绍了架构设计、快速入门指南、高级调优建议、应用场景与案例等，并提及

本文深入剖析了 DeepSeek 发布的 V3/R1 推理系统，该系统以 545% 的成本利润率和单节点 8,575 tokens/s 的吞吐量刷新大模型推理性能认知。其核心技术突破包括专家并行革命，通过多 GPU 分布专家提升吞吐量、优化内存与降低延迟；通信 - 计算重叠优化，利用双批次流水线减少通信延迟与 GPU 空闲时间；三级负载均衡体系，实现各阶段负载均衡。系统架构涵盖路由层、缓存系统等核