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模型蒸餾是什麼？原理、DeepSeek 案例與本地部署取捨
模型蒸餾是什麼？從教師與學生模型、軟標籤及回答蒸餾開始，理解 DeepSeek-R1 Distill 為何採用 Qwen 與 Llama，釐清蒸餾、微調、量化和剪枝的差別。再從資料品質、獨立評估、整體成本與雲端備援的隱私風險，判斷小模型是否適合自己的任務，建立可驗收的訓練與部署流程，避免把回答流暢誤認為能力相同。
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Ornith 1.5 35B-A3B 值得部署嗎？拆解自我改進訓練與 MoE 活躍參數的差別，整理官方程式評分、Qwen3.8 27B 對照案例、雙 GB10 的 NVFP4 加速結果，並說明 Q4 記憶體需求、長上下文與工具呼叫的測試順序。從生成速度到任務完成率，幫你判斷這顆本地模型是否適合自己的 AI 代理工作流。
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