本地部署 DeepSeek 硬件配置清单一览表

DeepSeek-R1 通过其强大的推理能力和灵活的训练机制，已经火爆了整个春节。

DeepSeek-R1 是一款高性能 AI 推理模型，旨在通过强化学习技术提升模型在复杂任务场景下的推理能力。

本地部署 deepseek-r1  硬件需求要求还是挺高的，特别是满血 671b 参数版本：

下表说明了各个版本的特点及适用场景：

其中最强悍的 671B 版本部署需要极高的硬件配置：64 核以上的服务器集群、512GB 以上的内存、300GB 以上的硬盘以及多节点分布式训练（如 8x A100/H100），还需高功率电源（1000W+）和散热系统。

不同模型版本对应的需求如下：

1、小型模型

DeepSeek-R1-1.5B

CPU：最低 4 核

内存：8GB+

硬盘：256GB+（模型文件约 1.5-2GB）

显卡：非必需（纯 CPU 推理）。

适用场景：本地测试，自己电脑上可以配合 Ollama 轻松跑起来。

预计费用：2000～5000，这个版本普通人是能够得着的。

2.中型模型

DeepSeek-R1-7B

CPU：8 核+

内存：16GB+

硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）

显卡：推荐 8GB+显存（如 RTX 3070/4060）。

适用场景：本地开发和测试，可以处理一些中等复杂度的自然语言处理任务，比如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统等。

预计费用：5000～10000，这个版本普通人也行。

DeepSeek-R1-8B

CPU：8 核+

内存：16GB+

硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）

显卡：推荐 8GB+显存（如 RTX 3070/4060）。

适用场景：适合需要更高精度的轻量级任务，比如代码生成、逻辑推理等。

预计费用：5000～10000，这个版本咬咬牙也能上。

3.大型模型

DeepSeek-R1-14B

CPU：12 核+

内存：32GB+

硬盘：256GB+

显卡：16GB+显存（如 RTX 4090 或 A5000）。

适用场景：适合企业级复杂任务，比如长文本理解与生成。

预计费用：20000～30000，这个对 3000 工资的小编来说还是算了。

DeepSeek-R1-32B

CPU：16 核+

内存：64GB+

硬盘：256GB+

显卡：24GB+显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）。

适用场景：适合高精度专业领域任务，比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高，需要高端的 CPU 和显卡，适合预算充足的企业或研究机构使用。

预计费用：40000～100000，算了。

4.超大型模型

DeepSeek-R1-70B

CPU：32 核+

内存：128GB+

硬盘：256GB+

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

适用场景：适合科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。

预计费用：400000+，这是老板考虑的，不该我去考虑。

DeepSeek-R1-671B

CPU：64 核+

内存：512GB+

硬盘：512GB+

显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）。

适用场景：适合超大规模 AI 研究或通用人工智能（AGI）探索。

预计费用：20000000+，这是投资人考虑的，不该我去考虑。

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