DeepSeek-R1 本地部署配置清单，满血版配置逆天了。。。
大家好，我是R哥。DeepSeek 总是服务繁忙，很多人都想在本地部署，那你知道部署 DeepSeek 模型运行必要什么样的硬件配置吗？
为了帮大家省点时间和踩坑，我就整理了一篇关于 DeepSeek R1 各模型的硬件需求清单，并结合市场代价估算一下预算。
DeepSeek R1 各模型的硬件需求清单（估算）：
模型版本参数量模型巨细CPU显卡内存磁盘空间成本1.5b15亿1.1GB普通四核及以上处理惩罚器非必须16GB+50GB+5000以内7b70亿4.7GB6 核或 8 核处理惩罚器RTX 3060 及以上32GB+100GB+1万以内8b80亿4.9GB6 核或 8 核处理惩罚器RTX 3060 及以上32GB+100GB+1万以内14b140亿9GB8 核及以上处理惩罚器RTX 4090 及以上64GB+200GB+2、3万32b320亿20GB8 核及以上处理惩罚器RTX 3090/A100 及以上128GB+500GB+几万-10来万70b700亿43GB12 核及以上处理惩罚器
推荐高端 Intel/AMD 处理惩罚器A100/V100 显卡及以上
可能还得多个显卡一起用128GB+1TB+40万+671b6710亿404GB高性能、多核CPU，发起多台服务器配置多个 A100/V100 显卡512GB+2TB+200万+以上仅供参考，数据估算并参考自网络。
你是不是被 DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 这些概念绕晕了？请看这篇：DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b 都是什么鬼？
选哪种类型的 DeepSeek-R1 模型，就得看看自己的电脑配置和钱包，也得看你的实际应用场景：
[*]如果只是简单的文本处理惩罚、学习用途或者小型应用，选 1.5b、7b、8b 就够了。
[*]如果要生成高质量文本、中型应用，推荐使用 14b 及以上的型号。
[*]如果是企业级应用、大型应用，就必须上 32b、70b、671b 型号。
大家都喜欢解锁超本领，都想无脑上 671b 满血版，但看看硬件配置和代价，这哪是平常人能玩得起的？想用 671b 满血版的别在自己的电脑瞎折腾了，好好用云服务吧。
所以，如果想自己部署 DeepSeek，出于成本考虑，发起照旧在云上测试一下不同模型的性能表现，评估哪个型号是否满足需求后，再决定部署该型号的模型。
最后，也希望这篇文章能帮助你选对模型，少踩坑！
未完待续，下篇分享下本地部署 DeepSeek 实战教程，公众号持续分享「DeepSeek」及 AI 实战干货，关注「AI技能宅」公众号和我一起学 AI。
最后，如果你还没用过 DeepSeek，清华大学出的《DeepSeek 从入门到精通》推荐你好好看看吧，质量非常高，从原理到应用实践，写得非常好。
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