离线部署Qwen 和 DeepSeek
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。
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。
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 3BDeepSeek-V3
总参数： 671B 激活参数： 37B每个Token需要计算37B参数。
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
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。
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。
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。