DeepSeek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