但现在的流量真的太大了，满血版本的DeepSeek在第三方平台使用下来，感觉思考是真的慢。
先说官网的，用起来真的看运气，经常思考到最后就繁忙。
下面这个是硅基流动API，满血版的思考速度：
这个是蒸馏7B版本是思考速度
可以看见，这两者是思考速度不是一个档次。
为什么满血版思考这么慢？原因如下：
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满血版是671B的参数量，参数量大的情况下，耗费的算力越大，速度自然会变慢。
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满血版用的人太多了，API调用速度本身就慢了一个档次。
在追求高效的时代，每一次“等待”都可能成为用户体验的致命伤。
为什么选择蒸馏模型？
知识蒸馏（Knowledge Distillation）技术的核心，是将庞大复杂的AI模型（如千亿参数的“大模型”）的能力“浓缩”到轻量级的小模型中。
这些小模型不仅继承了大模型的智慧，更以快如闪电的响应速度和超低资源消耗脱颖而出。
看下面成绩，其实对于32B和70B 参数模型的能力，已经超越了OpenAI的o1-mini。
就连更小参数的1.5b、7b这样的模型，能力也超越了GPT4o。
简单来说，如果我们的问题是小学问题，那么初中老师（小模型）就可以解答了，没必要用上博士老师（满血版）。
SiliconCloud 蒸馏模型：免费又好用
硅基流动此次上线6款加速版DeepSeek-R1蒸馏模型，覆盖1.5B到70B不同规模参数，满足多样化需求：
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免费福利：1.5B、7B、8B版本完全免费！研发阶段或初创团队可直接调用，无需担忧成本。
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性能强劲：32B、70B等大尺寸蒸馏模型在多项任务中超越OpenAI o1-mini，兼顾速度与精度。
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亲民定价：高阶模型价格普惠（14B 仅￥0.7/百万Token，70B ￥4.13/百万Token），商业化落地无压力。
具体怎么用API？可以参考我之前的文章，链接我放到下面。
再补充一句，你所学到的本地部署，其实都是这些蒸馏模型，而不是满血版。
所以，别再让速度成为瓶颈，让蒸馏模型为你加速！
