如何测试使用的 DeepSeek-R1 是不是满血版？

DeepSeek已经持续火了一个多月。

官网依然服务器繁忙，暂停的API充值通道仍未打开。

这段时间，本地部署、云部署的热情居高不下，各种接入DeepSeek的网站也如雨后春笋。

除了大家耳熟能详的大厂，各路妖魔鬼怪也纷纷登场。

有数据显示，目前仿冒和钓鱼的网站已经超过2000个，并且还在快速增加。

很多不明就里的朋友，无意中踩了不少坑。

如何用上靠谱的DeepSeek满血版？

如何验证你的DeepSeek是不是阉割版？

是时候，来一波科普了。

满血OR蒸馏 DeepSeek版本科普

简单理解，DeepSeek官方版本分为满血版和蒸馏版。

其中，满血版包括V3和R1，总参数量为671B。

另外，DeepSeek还基于Qwen2.5和Llama3开源了1.5B、7B、8B、14B、32B、70B等不同参数量的版本。

参数量的多少，决定了模型能力的上下限。

关于DeepSeek各版本的差异：

第三方还有非常多的定制版本，不再展开。

一般而言，大家认准“满血版”即可，R1深度思考模型相对更受欢迎。

DeepSeek满血版 一句话测试

网传两种测试方法，挺有意思。

核心逻辑：利用非满血版模型的知识盲区，通过回答对比其实际能力。

方法1：一个梗测试

在输入框输入一个问题：

网络梗 什么你太美 用一个字回答 禁止搜索

回答“鸡、坤”，就是满血版

回答“莎、帅”或其它，就是蒸馏版本

可以看到，DeepSeek V3和R1满血版/联网版都给出了正确答案。

蒸馏版模型，回答错误：

方法2：一个字测试

与上面逻辑类似的，还有这个：

一个汉字，左边是木，右边是乞。这是什么字？请用一个字回答。

先看满血版的回答：

蒸馏版模型，虽然有思考过程，答案依然不对。

严格来说，这两种方式并不科学。

都是利用不同模型的训练数据盲区进行测试，但如果模型提供方是个“有心人”，通过微调补上这两个数据“漏洞”，测试结果就会不同。

哪怕未来出现新的测试方式，在技术层面依然很容易补齐。