DeepSeek-R1各种版本眼花缭乱，企业落地ChatBI场景，选哪个模型最合适？
我们测评了DeepSeek-R1的各个有代表性的版本，总结出以下这些能力对比。
太长不看版：
⭐️ 32B性价比最高，适合快速上车ChatBI POC；
⭐️ 70B适合大型企业的正式应用场景；
⭐️ 不差钱还是可以上满血版671B。
DeepSeek有哪些版本？
首先区分DeepSeek-V3和DeepSeek-R1。
DeepSeek-V3是混合专家（MoE）架构的通用基础模型，总参数规模达671B，注重通用语言理解。
DeepSeek-R1-671B，即我们常说的“满血版”，是在V3基础上进一步训练的高级推理模型，参数规模同为671B。
DeepSeek-R1-Distill，即“蒸馏版”，参数规模涵盖 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 等。
这些蒸馏模型本质上是以开源模型（阿里的Qwen千问、Meta的LLaMA等）为基础，结合DeepSeek-R1生成的数据进行微调得到的小参数模型。
蒸馏版继承了满血版的思维推理能力，在同等参数量级的开源模型中表现突出。不过由于参数减少，蒸馏版在复杂推理和知识深度上仍无法完全达到满血版的水准。
本次我们测评的是DeepSeek-R1的满血版和蒸馏版。
DeepSeek for ChatBI场景任务测试
测试任务主要包括：
– 语义理解
– 数据分析思路生成
– 数据洞察解读
尽管具体任务有所不同，我们在将DeepSeek实际结合到ChatBI应用场景中的要求有共通之处。
因此，这几个测试任务，我们用以下几个指标来评估：
准确性：
是否能正确识别输入的问题/内容，并准确输出成想要的结果，是否会产生幻觉（例如，输出结果错误、输出结果与输入内容不一致、输出用户不想要的内容）。
结构化：
是否能按照输入的要求，将输出的内容以特定结构格式展现。
响应速度：
处理问题的时间。
DeepSeek for ChatBI场景测试效果
测试结果如下：
准确性方面：
各版本模型的输出内容都基本准确，7B的R1模型效果较弱，32B、70B、671B模型都可以基本准确，但针对特定问题，可能会出现过度理解的情况。
结构化方面：
7B的R1模型有时不能保证结构化输出，32B、70B、671B模型都可以基本保证结构化。
响应速度方面：
参数量越大的模型思考时间越长，响应速度相应就越慢。
企业部署DeepSeek-R1的硬件成本
对于大多数企业来说，考虑到数据隐私、安全合规等方面的要求，优先选择私有化部署DeepSeek。硬件成本也是在建设ChatBI项目时需要考虑的因素。
我们基于DeepSeek官方推荐、技术团队实测、客户真实落地情况等多方信息，综合评估推荐部署DeepSeek-R1各版本模型的硬件配置和成本。
这部分评估谨供参考，实际硬件需求还会受模型优化方法、量化技术、分布式计算和云服务等因素影响，可能会有所不同。
综合结论
根据我们的测评，不同版本的DeepSeek-R1模型各有所长。
在语义理解输出的准确性和结构化方面，模型越大效果越好。当然，更大的模型思考时间更长，输出的token数量更多，响应速度就会更慢。
总的来说，测评结果包括以下几点：
⭐️ 32B的R1模型性价比最高。
响应速度和输出结果相对可接受，硬件部署成本也不高。
适合快速上车，满足POC测试等轻量场景。
⭐️ 大型企业推荐70B及满血版671B的R1模型。
考虑到用户规模大，输出token的速度相对较快、较稳定。
正式应用ChatBI的推广落地环节，推荐使用70B版本，不差钱可选择671B满血版。
⭐️ 对于企业级应用，不推荐7B及以下模型。
1.5B~7B参数的模型可在个人PC或消费级GPU上运行，适用于个人助手、本地聊天机器人、小型应用原型等。
但在复杂任务上的“天花板”低、单位时间输出token有限，不适合企业级应用。
