本地部署 DeepSeek 硬件配置清单

DeepSeek-R1 以其卓越的推理性能及灵活的训练机制，在春节期间引起了广泛关注。

这款 DeepSeek-R1 是一个高性能的人工智能推理模型，设计目的是利用强化学习技术来增强模型在复杂任务环境中的推理效能。

对于 DeepSeek-R1 的本地部署，其硬件配置要求相当高，尤其是全参数版的 671b 版本：

1. 小型模型 - DeepSeek-R1-1.5B

- cpu：至少需 4 核心

- 内存：8GB 及以上

- 硬盘：256GB 以上（模型文件大约 1.5 到 2GB）

- 显卡：非必须（支持仅使用 CPU 进行推理）

- 应用场景：适用于本地测试，配合 Ollama 在个人电脑上即可轻松运行

- 预计成本：2000 至 5000 元，普通人都能负担得起

2. 中型模型

- DeepSeek-R1-7B & DeepSeek-R1-8B

- CPU：至少需 8 核心

- 内存：16GB 及以上

- 硬盘：256GB 以上（模型文件约为 4 到 5GB）

- 显卡：建议使用 8GB 显存以上的显卡（如 RTX 3070 或 4060）

- 应用场景：适合于本地开发和测试，能够处理中等难度的自然语言处理任务，如文本摘要、翻译以及轻量级多轮对话系统等

- 预计成本：5000 至 10000 元，大多数人都可以承受这个费用

3. 大型模型

- DeepSeek-R1-14B

- CPU：至少需 12 核心

- 内存：32GB 及以上

- 硬盘：256GB 以上

- 显卡：推荐使用 16GB 显存以上的显卡（如 RTX 4090 或 A5000）

- 应用场景：适用于需要更高精确度的轻量级任务，例如代码生成和逻辑推理等

- 预计成本：20000 至 30000 元，对于月收入 3000 元的人来说可能有些吃力

4. 超大型模型

- DeepSeek-R1-32B

- CPU：至少需 16 核心

- 内存：64GB 及以上

- 硬盘：256GB 以上

- 显卡：24GB 显存及以上（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）

- 应用场景：适合那些对硬件要求极高的高精度专业任务，如多模态任务的预处理，适用于预算充足的企事业单位或研究机构

- 预计成本：40000 至 100000 元，不适合大多数人考虑

5. 极大规模模型

- DeepSeek-R1-70B

- CPU：至少需 32 核心

- 内存：128GB 及以上

- 硬盘：256GB 以上

- 显卡：多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）

- 应用场景：适合科研机构和大型企业在高复杂度生成任务中应用

- 预计费用：400000 元以上，这是公司高管或投资者应考虑的问题

- DeepSeek-R1-671B

- CPU：至少需 64 核心

- 内存：512GB 及以上

- 硬盘：512GB 以上

- 显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）

- 应用场景：适用于超大规模人工智能研究或通用人工智能（AGI）探索

- 预计费用：20,000,000 元以上，这类投资属于风险投资人的考虑范畴，一般人士无需关注。