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 GPU	12GB
DeepSeek-R1-7B	Ryzen 7 或更高	16GB	RTX 3060 (12GB) 或更高	80GB
DeepSeek-R1-14B	i9-13900K 或更高	32GB	RTX 4090 (24GB) 或更高	200GB
DeepSeek-R1-32B	Xeon 8核+128GB 或更高	64GB	2-4张 A100 80GB 或更高	320GB
DeepSeek-R1-70B	Xeon 8核+128GB 或更高	128GB	8+张 A100/H100，显存 ≥80GB/卡	500GB+

版本	参数	特点	适用场景	硬件需求
deepseek-r1:1.5b	1.5B	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-r1:7b	7B	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-r1:8b	8B	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-r1:14b	14B	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-r1:32b	32B	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-r1:70b	70B	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-r1:671b	671B	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。