江树最近在使用不同产品的DeepSeek-R1的过程中，发现了一个有趣的现象...
同样的问题问上去...
明明都说是用的671B满血版DeepSeek-R1，但模型实际表现完全不是一个级别？
（这个问题在有的平台DeepSeek表现很炸裂，不要轻易尝试！完整回答我放今天次条了）
甚至有粉丝私信我:
"江树老师，xx家的DeepSeek-R1怎么跟别人家的不太一样？是不是假货？"
作为一名深耕AI领域的从业者，今天我要告诉大家一个99%的人都不知道的秘密：
即使是真材实料的671B满血版DeepSeek-R1，性能差异可能比你想象的还要大得多！
为什么会这样？
这种差异主要来自两个关键因素：
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别着急，接下来我会用最通俗的语言，带你一步步解开这个谜题。
相信看完这篇文章，你会对大模型有个全新的认识。
我们开始吧👇
第一个秘密：模型微调 - 同款模型也能有不同"性格"？
江树用一个你一定懂的比喻来说明：
想象DeepSeek-R1是一位刚毕业的高材生。
虽然基础能力相同（都是671B参数），但是进入不同公司后，会根据公司文化和业务需求接受不同的"岗前培训"。
有的公司专注客服，培训就偏向服务能力；有的公司做创意，培训就偏向创意思维。
这个"岗前培训"，在AI领域就叫做模型微调。
有些使用DeepSeek-R1的厂商不会直接用"原装版本"，而是会给模型来个"个性化改造"。
举个真实案例：
国际知名AI搜索公司perplexity.ai就公开承认，他们对DeepSeek原版进行了特殊微调。具体改了什么？让我们来看看官方的说明：
来自：https://www.perplexity.ai/hub/blog/open-sourcing-r1-1776
但这还不是全部！
即使你用的是没经过微调的官方原版，模型的表现依然可能天差地别。
为什么？
因为还有一个更关键的因素：
模型量化。
