Deepseek R1 AI蒸餾 強到爆炸 20250131，DeepSeek R1 的蒸餾技術，讓A 模型變得更輕快，甚至可以在手機上運行。透過壓縮大模型，小模型依然保有推理能力，降低運算成本與提升效率。不僅讓 AI 普及更快，也減少對雲端的依賴，加強隱私保護。推動軟硬體的進步。
Deepseek R1 AI蒸餾 強到爆炸 影片
R1蒸餾技術
- 蒸餾模型運行更輕便
- 小模型適用手機電腦
- 線上回應降低成本
- 提升AI效能與效率
- 改變AI模型運作模式
https://www.inside.com.tw/article/37422-china-deepseek-us-distillation-tech-security-risk
今天這支影片，我們就是要來吹捧 DeepSeek R1。我覺得真正的突破點就在於 蒸餾技術（Distillation），它讓足夠好用語言模型，不再只是大型伺服器的專利，現在可以在比較簡單的機器上運行。
更誇張的是，蒸餾過的小模型 不只是能跑在手機、電腦上，甚至線上生成回應時，如果不需要太複雜的推理，就可以用小模型來回答，大量節省運算資源，讓 AI 變得更高效、更便宜。
接下來，我會用一個簡單的白話文，來解釋什麼是蒸餾技術，它的實際應用、優缺點，以及可能的軟硬體影響，甚至 讓你看看怎麼在手機上，實際運行 DeepSeek R1！
手機也能跑R1
- 手機可運行蒸餾模型
- 7B與8B模型流暢運行
- Llama蒸餾推理更優秀
- 本地運行確保隱私安全
- 開源模型將持續增加
https://privatellm.app/blog/deepseek-r1-distill-now-available-private-llm-ios-macos
現在的AI蒸餾技術，已經讓手機也能運行R1。而且還保留了大型模型的邏輯和判斷能力，實際用起來相當順暢。
唯一的差別是知識量比較少，可能沒有整本資治通鑑，但老實說，我們也不需要它來做這種事。
我的iPhone上就裝了Apollo和PocketPal這兩個App，不管是哪一種，這些App都能讓手機直接運行蒸餾後的小模型。
在iPhone 15 pro跑7B或8B的R1蒸餾模型，表現相當不錯。我個人更喜歡從Llama蒸餾來的8B，推理能力更符合我的需求，推薦大家試試。
本地端的蒸餾模型，不只可以回答問題，還能進行推理，而且完全離線運行，這項技術未來肯定會帶來很大的改變。
唯一的缺點是，Deepseek離線版還是有敏感字審查，不過之後應該會有，更多開源的無審查本地模型，這點不用太擔心。
蒸餾技術是什麼
- 蒸餾壓縮大模型變小
- 用數據訓練更輕量模型
- 減少運算資源提升效率
- 保留核心推理與判斷力
- 適合日常應用減少負擔
https://hkaift.com/knowledge-distillation-striking-a-balance-between-privacy-and-performance/
蒸餾技術（Distillation），簡單來說，它就像是把一本百科全書濃縮成精簡的手冊，或是把每個章節的大綱整理成摘要，節省運作的資源。
應用在AI上，蒸餾技術的核心概念，是用大模型的輸入與輸出數據去訓練小模型，讓小模型模仿大模型的邏輯與推理能力。但因為它更小更輕量，運算資源大幅減少，訓練用執行成本，甚至能縮小幾十倍。
對DeepSeek R1來說，它透過蒸餾技術成功把龐大的語言模型縮小成更輕量的版本，但同時保留了核心推理能力，讓蒸餾過的小模型，依然具備足夠的判斷力和理解力，可以協助我們完成許多任務。
畢竟，在大多數情況下，我們不需要一個擁有所有人類知識的AI，來幫我們解決日常問題，很多時候，有足夠的智慧協助判斷就夠用了。
蒸餾技術優點
- 省電降低硬體需求
- 企業AI成本更低廉
- 模型運行更快更順暢
- 更易導入多種設備
- 減少伺服器負擔
https://labelbox.com/blog/a-pragmatic-introduction-to-model-distillation-for-ai-developers
蒸餾技術之所以受到關注，甚至帶動AI相關股票上漲，主要是因為它帶來了許多優勢。
第一，省電高效。模型變小，計算資源需求也降低，特別適合在手機或一般網路設備上運行，甚至能讓線上推論減少對伺服器的依賴，讓AI運行更輕量、更節能。
第二，節省成本。過去運行大型語言模型需要高規格硬體，現在企業可以用更少的資金完成模型的訓練、部署，甚至推論，這大幅降低了AI服務的成本，讓更多企業負擔得起AI應用。
第三，執行速度快。模型縮小後，導入更快，運行更順暢，回應時間也大幅縮短。如果在線上使用小模型回應，幾乎可以做到即時回答，使用體驗相當流暢。
第四，更容易導入。當模型規模變小，它就能更容易應用到醫療、教育，甚至各種智慧設備，讓AI更容易落地，真正進入我們的日常生活。
另外，這也解釋了為什麼最近中國會大量採購NVIDIA 4090顯示卡。因為現在就算使用上一代的家用顯示卡，也能順利運行蒸餾過的R1模型，這代表企業不再需要昂貴的伺服器級GPU，就能支撐起AI推論與應用。
蒸餾技術的缺點
- 細節與小數據可能遺失
- 非主流觀點易被忽略
- 無法提供完整歷史背景
- 部分應用仍需大模型
- 推理能力可能受限
https://www.toolify.ai/tw/ai-news-tw/認識知識蒸餾以實例解說-2286073
蒸餾技術並不是沒有問題，它有幾個明顯的限制。
第一，細節會遺失。在蒸餾的過程中，模型會忽略掉一些不常見的數據。就像一本書被濃縮後，雖然保留了大綱和核心內容，但一些背景資訊、反方觀點可能會被刪除。
這會讓模型在處理複雜議題時，因為缺乏完整脈絡，可能產生偏頗的推理結果，無法提供非常多層次的分析。
第二，偏見風險。蒸餾後的模型通常會更偏向大多數人的意見，而小眾或非主流的觀點容易被刪除，較少被提及的資訊可能直接被忽略。
例如，當討論某個議題時，它可能只會關注80%的人提到的觀點，而剩下20%的少數意見，可能根本沒有被保留。這會讓模型在某些議題上，提出出較單純的視角。
此外，蒸餾技術會讓小型模型，更依賴原本的大模型，失去一定的自發推理能力，在處理較複雜的任務時，可能不如完整的大型模型靈活。
若是需要完整的歷史數據、學術研究，或更全面的觀點，小型模型可能就不適合，這時候還是得回到完整的大型語言模型。
蒸餾對行業影響
- 巨頭壓縮模型加速普及
- 硬體需求降低普及率升
- 開源技術降低競爭門檻
- 中小企業可發展專屬AI
- 各國可發展本地語言模型
https://www.trendforce.com/presscenter/news/20250130-12464.html
蒸餾技術的出現，應該會對整個科技產業帶來巨大的變革。
第一，巨頭的新機會。像微軟、Google、蘋果這些公司，現在可以把原本的大型模型壓縮成適合手機或電腦運行的小模型，這代表我們期待已久的AI Agent很可能會更快普及，進一步推動智慧設備的發展。
第二，AI硬體的普及。隨著模型越變越小，對硬體的需求也降低，企業、個人用戶，甚至一般手機都能負擔AI的運行成本。這意味著各類本地AI運算設備將會迅速發展，未來手機、筆電、IoT裝置內建AI推理功能將成為標準配置。
第三，市場競爭加劇。蒸餾技術是開源的，大幅降低了模型的開發與運行門檻，這讓中小型企業終於有機會挑戰巨頭，甚至一些國家也可以利用蒸餾技術，把現有的大型語言模型調整成符合自己需求的版本，開發適合當地市場的AI應用。
因此，蒸餾技術不僅能讓巨頭們的AI Agent加速落地，也能推動中小企業的AI應用發展，AI硬體與商業應用即將迎來新一波的成長潮。
蒸餾技術與隱私
- 本地運行減少數據外流
- 個資無需上傳雲端
- 可執行語音與內容生成
- 防止科技巨頭蒐集隱私
- AI應用更安全與自主
https://thehackernews.com/2025/01/deepseek-ai-database-exposed-over-1.html
蒸餾技術的一大亮點，就是能強化用戶的隱私保護。由於蒸餾後的模型可以直接在本地端運行，手機內的照片、影片、聊天記錄、行事曆、帳號、密碼等資料，都不必傳到遠端伺服器處理，所有計算都能在裝置內完成，這大幅降低了個資外洩的風險。
這意味著，我們可以直接在手機上執行AI應用，像是語音辨識、行程安排、內容生成等，而不必擔心數據被收集或分析。這不僅讓AI Agent的落地更安全，也真正讓個人資料掌握在自己手中。
值得注意的是，就在我錄這支影片的時候，DeepSeek因為管理不當，已發生用戶隱私大量洩露的事件，新聞連結放在下面。
而這也提醒我們，Google、蘋果等科技公司已經握有大量個人資訊，與其讓這些企業繼續收集更多數據，不如選擇更安全、自主的AI運行方式，這正是蒸餾技術帶來的最大價值之一。
AI技術轉折點
- 語言模型進入效率時代
- Scaling Law遇瓶頸
- 蒸餾加速AI落地應用
- 小模型推動設備智慧化
- AI不再依賴伺服器運行
https://www.voacantonese.com/a/deepseek-china-us-20250127/7952681.html
總結來說，蒸餾技術是AI發展的一個重大轉折點，特別是在語言模型已經遇到瓶頸的時代。Scaling Law已經接近極限，語言模型再變大，提升幅度也越來越有限。與其繼續堆積參數，不如專注於縮小模型、提升效率，讓AI真正落地，融入日常設備。
DeepSeek的蒸餾技術剛好滿足了這個需求，不僅讓小型模型變強，也加速了AI Agent的普及。未來的AI不會只存在於伺服器，而是會進入所有智慧設備。這場變革的關鍵，就是如何讓小模型更聰明，而蒸餾技術正是推動這一切的催化劑。
未來的重點不再是更大的模型，而是如何讓AI更輕、更快、更容易融入生活。這不只是巨頭的新戰場，也為中小型軟體公司帶來機會，甚至可能推動AI硬體市場的第二波成長。
今天就到這裡，雖然DeepSeek有它的爭議，但它的技術創新確實帶來了一場AI革命，這是無法忽視的。
