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部署 DeepSeek R1各个版本所需硬件配置清单

DeepSeek-R1 通过其卓越的推理性能和灵活的训练机制,在 2025 年的春节期间受到了广泛关注。

DeepSeek-R1 是一款高性能的 AI 推理模型,主要通过强化学习技术来增强模型在复杂任务场景下的推理能力。

在本地部署 DeepSeek-R1 时,尤其是完整的 671b 参数版本,对硬件的需求相对较高。

ollama官网:deepseek-r1

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模型版本CPU内存显卡存储
DeepSeek-R1-1.5B任意四核处理器8GB无需 GPU12GB
DeepSeek-R1-7BRyzen 7 或更高16GBRTX 3060 (12GB) 或更高80GB
DeepSeek-R1-14Bi9-13900K 或更高32GBRTX 4090 (24GB) 或更高200GB
DeepSeek-R1-32BXeon 8核+128GB 或更高64GB2-4张 A100 80GB 或更高320GB
DeepSeek-R1-70BXeon 8核+128GB 或更高128GB8+张 A100/H100,显存 ≥80GB/卡500GB+
版本参数特点适用场景硬件需求
deepseek-r1:1.5b1.5B轻量级模型,运行速度快,性能有限。低配硬件,简单任务低配硬件
deepseek-r1:7b7B平衡型模型,性能较好,硬件需求适中。多数常见任务中等硬件
deepseek-r1:8b8B性能略强于 7B 模型,适合更高精度需求。需要更高精度的任务中等硬件
deepseek-r1:14b14B高性能模型,擅长复杂任务(如数学推理、代码生成)。复杂任务(数学推理、代码生成等)高硬件需求
deepseek-r1:32b32B专业级模型,性能强大,适合高精度任务。研究、高精度任务高端硬件
deepseek-r1:70b70B顶级模型,性能最强,适合大规模计算和高复杂度任务。大规模计算、高复杂度任务专业级硬件
deepseek-r1:671b671B超大规模模型,性能卓越,推理速度快,适合极高精度需求。前沿科学研究、复杂商业决策分析极高硬件需求

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。

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