因为「DeepSeek」是免费、开源、支持本地部署时私有的，之前教过大家👉 超简单！3 步部署国产 AI 神器「DeepSeek」到你的电脑。
不过很多小伙伴不知道自己的电脑能不能跑得动「DeepSeek」模型，目前最新的 DeepSeek-R1 提供了多个蒸馏后的参数模型，包括有：1.5b、7b、8b、14b、32b、70b，以及满血版 671b 大模型。
这些参数模型区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景。简单说就是参数规模数量越多，知识就越丰富，同时对硬件的要求也越高。
参数模型硬件要求
以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。注：部分数据基于模型通用需求推测，具体以实际部署测试为准。
✅ DeepSeek-R1-1.5B
- CPU: 最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）
- 内存: 8GB+
- 硬盘: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）
- 显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）
- 场景：低资源设备部署，如树莓派、旧款笔记本、嵌入式系统或物联网设备
✅ DeepSeek-R1-7B
- CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
- 内存: 16GB+
- 硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
- 显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
- 场景：中小型企业本地开发测试、中等复杂度 NLP 任务，例如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统
✅ DeepSeek-R1-8B
- CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）
- 内存: 16GB+
- 硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）
- 显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）
- 场景：需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）
✅ DeepSeek-R1-14B
- CPU: 12 核以上
- 内存: 32GB+
- 硬盘: 15GB+
- 显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）
- 场景：企业级复杂任务、长文本理解与生成
✅ DeepSeek-R1-32B
- CPU: 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）
- 内存: 64GB+
- 硬盘: 30GB+
- 显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）
- 场景：高精度专业领域任务、多模态任务预处理
✅ DeepSeek-R1-70B
- CPU: 32 核以上（服务器级 CPU）
- 内存: 128GB+
- 硬盘: 70GB+
- 显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）
- 场景：科研机构/大型企业、高复杂度生成任务
✅ DeepSeek-R1-671B
- CPU: 64 核以上（服务器集群）
- 内存: 512GB+
- 硬盘: 300GB+
- 显卡: 多节点分布式训练（如 8x A100/H100）
- 场景：超大规模 AI 研究、通用人工智能（AGI）探索
总结
个人或中小企业建议用 1.5B - 14B，更高的模型参数本地部署性价比极低（土豪请随意），推荐用云端部署 API 接口使用。
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