目次
1、DeepSeek大模子版本的”满血“与”血虚”
1.1、“满血”与“血虚”的来源
1.2、“满血”到底是咋回事
2、DeepSeek-R1系列模子差别量化精度下配置要求
2.1、大模子选型原则
2.2、差别规格模子对硬件要求
3、DeepSeek系列模子与服务器的配置保举
3.1、X86架构服务器DeepSeek业务配置保举
3.2、C86架构（搭配国产卡）服务器DeepSeek业务配置保举
4、DeepSeek 模子与配置兼容性检测工具
5、福利
1、DeepSeek大模子版本的”满血“与”血虚”
1.1、“满血”与“血虚”的来源
目前各大厂都宣传支持满血版DeepSeek，但由于搭配的算力卡能力差别，“满血”也会打扣头。DeepSeek V3/R1官方保举的推理精度是FP8和BF16，而官方只提供FP8权重的满血模子，BF16权重模子必要自行转换。理论上讲，用原生支持FP8精度的GPU来执行推理使命，可以到达最佳满血效果。第二选择是转换为BF16精度，用支持该精度的GPU来推理，精度险些无损，但体系开销会增大，推理服从会低落。更差的选择，是把满血模子量化为int8乃至int4的残血版，虽然推理服从很高，但是模子精度会大大丧失。这也就是为什么很多人以为，采用同样的提示词提问，市面上那些满血版DeepSeek，输出的效果都不如DeepSeek官方。其实就是这些“私服”的运营方为了低落算力成本，对满血模子进行的精度转换或量化。
1.2、“满血”到底是咋回事
满血版界说：671B参数的deepseek不管是V3/R1,只要满意671B参数就叫满血版。满血版划分：通常可细分为：原生满血版（FP8计算精度）、转译满血版（BF16大概FP16计算精度）、量化满血版（INT8、INT4、Q4、Q2计算精度）等版本，但是大家宣传都不会宣传XX满血版，只会宣传满血版。
- 原生满血版：deepseek官方支持的FP8混淆精度，不要猜疑，官方的我们以为就是最好的，由于目前没有人比官方更懂deepseek。
- 转译满血版：由于官方的deepseek采用的是FP8混淆精度，但是大部分的国产卡是不支持FP8精度的。所以要适配deepseek，采用BF16大概FP16来计算，这个方式理论上对精度影响很小，但是对计算和显存的硬件需求险些增长一倍。 关于显存计算，假如要摆设671B的官方版大模子，用FP8混淆精度，最小集群显存是750GB左右；假如采用FP16大概BF16，大概必要1.4T以上。停止目前，从公开资料显示，支持FP8精度的国产AI芯片。只有算能、摩尔线程和瀚博半导体，这三家是公开资料显示宣称支持FP8，其他家没有明白公开资料支持FP8，由于假如本身芯片不支持宣传支持，会有法律麻烦。
- 量化满血版：很多厂家的AI卡只支持INT8、FP16、FP32等格式，假如用FP16，单机必要1.4T显存以上，绝大多数国产AI单机没有那么大显存，为了单台机器能跑671B deepseek，被逼无奈选择量化，量化就是通过淘汰计算精度，到达淘汰显存占用和进步吞吐服从的目的，固然任何量化都是以低落智商为代价的。
举个形象的例子，比如FP8我们说计算保存小数点后7位数字，INT8我们说计算保存数据点后2位数字。FP8的计算就是：3.1415926*3.1415926=9.8696040，IN8的计算精度 3.14*3.14=9.86 这两个效果我们以为近似等价，但是会发现FP8更精准，在大模子里我们近似以为精度越高，智商越高。所以我们近似以为FP8的智商更高。
这内里有一个争议点，很多人说BF16大概FP16计算的671B大模子的智商跟原版FP8智商一样，并没有低落，从原理上来说，确实可以保持一致，但是真正转译过程中会导致一些差异化，智商会有些许降落，智商降落多少取决于转译厂商的技术团队水平。
关于671B转译和量化过程中智商低落多少的题目，是一个开放性题目，转译和量化肯定是跟原版的智商是有区别的，智商降落多少，取决于技术团队转译和量化时的取舍和操纵，比如同样做Q4量化，一个大牛和一个菜鸟两个人量化出来的671B模子智商肯定差异很大，所以说转译满血版肯定比量化满血版智商高，这个认知是错误的。
原生满血版是最好的，其他版本一切皆有大概，是不是有大概转译出比原生满血版智商更高的满血版呢？也是有这个大概的，只是这种概率极低极低。Deepseek满血版一体机满天飞，怎么区别他们优劣呢？这个题目特别简单，实践是检验真理的唯一标准。
测试方法：基于deepseek官宣线上版本和开源版本模子完全一致的近况。把同一个题目，先问官方deepseek官网地址，再问一体机，假如思考过程和答案一致，那说明是智商一致，否则就是低落的版本，至少比官网低落了智商。
2、DeepSeek-R1系列模子差别量化精度下配置要求
2.1、大模子选型原则
大模子选型焦点原则：在硬件能力范围内选择最大且不爆显存的模子。
模子参数目的增长会显著提拔推理和训练效果，但同时也必要更高的显存（GPU 内存）和体系内存（RAM）支持。若显存不敷，模子无法加载；若内存不敷，则大概引发体系崩溃或性能断崖式降落。因此，"适配性最优解" 的本质是探求硬件资源与模子规模间的临界点。
- 显存占用:指模子在 GPU 上运行时所需的显存。
- 内存占用:指模子在 CPU 上运行时所需的内存，通常为显存占用的两倍，用于加载模子和计算缓冲。
Tips
- 现实的显存和内存占用大概因模子架构、批处理巨细(batch size)、序列长度(sequence length)以及推理框架等因素而有所变化。
- 采用量化技术(如 INT8 或 INT4)可以显著低落显存和内存占用，但大概会对模子的精度产生肯定影响。
- 在 CPU 上运行大型模子大概导致推理速度较慢，发起根据硬件配置选择得当的模子版本。
全尺寸模子的显存与内存占用估算：
DeepSeek-R1系列涵盖了从轻量1.5B 到超大规模 671B 参数的差别层次模子。参数规模越大，对硬件的要求则越高，显存需求也呈指数级增长。1.5B - 14B 参数的版本适用于个人轻量使命，32B - 70B参数的版本面向企业级复杂使命，671B参数的满血版本则为大规模研究专用。
- 小型模子（如 1.5B - 8B）：一般情况下，对显卡要求不高，乃至仅利用CPU也可推理；若要利用显卡，保举16GB 显存的版本，可处理文本择要、翻译等中等复杂度的自然语言处理使命。
- 中型模子（如 14B - 32B）：14B 模子保举利用28GB显存的显卡；32B模子则至少必要64GB显存的显卡，适用于多模态使命预处理等高精度专业领域。
- 大型模子（如 70B - 671B）：70B 模子需多卡并行；671B 模子则需多节点分布式摆设，适用于超大规模研究或通用人工智能探索。
2.2、差别规格模子对硬件要求
根据业内测试数据及实验测算，差别规格模子的硬件需求如下：
- 显存决定模子能否运行：显存容量需至少覆盖模子参数加载需求（如 FP16 精度下，1B 参数约需 2GB 显存）。
- 内存影响数据处理服从：内存不敷会导致频繁的磁盘交换，显著拖慢推理速度。发起内存容量为显存的 2-4 倍。
- 超大规模模子（如 671B）需专业设备：需多卡并行（如 8*A100 80GB）及分布式训练框架支持，非个人用户适用。
3、DeepSeek系列模子与服务器的配置保举
DeepSeek差别大模子对服务器配置选型的影响因素：模子参数尺寸、激活参数目、计算精度（BF16/FP16/FP8）、输入及输出上下文长度（token）、并发用户数、耽误要求(TTFT/TPOT)、体系层级其他消耗等。下面是一些模子的保举配置参考，现实落地时可灵活调整；
3.1、X86架构服务器DeepSeek业务配置保举
DeepSeek模子
显存需求FP16
保举训练GPU卡型号
保举GPU数目
保举推理GPU卡型号
保举GPU卡数目
保举机型和配置
场景应用
671B≥1.5TB
≥800GB（FP8）H1XX 80GB
H20 96GB
H20 141GB32张H1XX 80GB
H20 96GB
H20 141GB16张R8868 G13
- CPU≥32核 × 2 - 内存（总容量 2048GB）
- 存储: NVMe 3.84TB × 1 - SATA 480GB × 2
- GPU: H/A1XX 80GB 32张/H20 96GB 32张/H20 141GB 24张 （nvlink）
- 网络: 400G IB卡 × 8 超复杂使命（多步骤推理、跨模态理解）
前沿技术开发
国家级或行业知识引擎
70B≥140GB H1XX 80GB>A1XX 80GB/H20
96G/H20 141GB
8张H/A1XX 80GB H/A8XX 80GB/58XX ADA 48GB/LXX 48G4-8张R8868 G13/R8428 A12/R8428 G13
- CPU≥32核 × 2 - 内存（总容量 2048GB）
- 存储: NVMe 3.84TB × 1 - SATA 480GB × 2
- GPU: H/A1XX/H/A8XX 80GB/58XX ADA 48GB/LXX 8张 H20 96GB 8张（nvlink>pcie）
- 网络: 25G双光口网卡 × 1 /400G IB卡 x 8 复杂逻辑推理（数据题目、因果分析）
专业领域生成（法律合同、医疗报告辅助）
中等规模数据分析与报告撰写
32B≥72GBH1XX 80GB>A1XX 80GB>LXX 48G>RTX 40XX80GB:2张
48GB:4张
24GB:8张H1XX 80GB>A1XX 80GB>LXX 48G>58XX ADA 48GB>RTX 40XX80GB:1张
48GB:3张
24GB:4张R8428 A12/R8428 G13
- CPU≥32核 × 2 - 内存（总容量 1024GB）
- 存储: NVMe 3.84TB × 1 - SATA 480GB × 2
- GPU: H/A1XX 80GB 1≈4张/58XX ADA 48GB 4≈8张/LXX 4≈8张/40XX 24GB（涡轮版）8张
- 网络: 25G双光口网卡 × 1
- 电源: 3000W铂金冗余电源 x 4 复杂逻辑推理（数据题目、因果分析）
专业领域生成（法律合同、医疗报告辅助）
中等规模数据分析与报告撰写
14B≥35GBRTX 40XX / LXX 48G2-4张LXX 48G
RTX 40XX2-4张R8428 A12/R8428 G13
- CPU≥16核 × 2 - 内存（总容量 512GB）
- 存储: NVMe 1.92TB × 1 - SATA 480GB × 2
- GPU: RTX40XX 24GB（涡轮版）2≈4张/LXX 1≈2张
- 网络: 25G双光口网卡 × 1
- 电源: 3000W铂金冗余电源 x 4 中等复杂文本生成（长篇文章、故事创作）
多轮对话体系（情绪分析、个性化交互）
基础代码补全与文档生成
贸易文案润色与营销内容生成
7B≥20GBRTX 40XX / LXX 48G1张RTX 40XX / LXX /A3X / A4X1张R8428 A12/R8428 G13
- CPU≥16核 × 2 - 内存（总容量 512GB）
- 存储: NVMe 1.92TB × 1 - SATA 480GB × 2
- GPU: RTX40XX 24GB（涡轮版）1≈4张/LXX 1≈2张
- 网络: 25G双光口网卡 × 1
- 电源: 3000W铂金冗余电源 x 4 轻量级文本生成（短文本、邮件、择要）
简单问答与对话（客服机器人、个人助手）
教育场景（知识点解释、语言学习）
3.2、C86架构（搭配国产卡）服务器DeepSeek业务配置保举
DeepSeek模子尺寸计算精度显存需求保举机型和配置保举卡数/张PCIE GPU保举671BFP16≥1.5TB1~4*R3418/R3428
- CPU:7390/7490/7470 × 2
- 内存：总容量 2048GB
- 存储: NVMe 3.84TB × 2 - SATA SSD 480GB × 2
- 网络: 200G IB卡 × 2 + 25G网卡 × 11616*昆仑芯P800 96G
32*海光DCU K100-AI 64GFP8≥800GB88*昆仑芯P800 96G
16*海光DCU K100-AI 64G70BFP16≥150GBR3418/R3428
- CPU:7390/7490/7470 × 2
- 内存：总容量 1024GB
- 存储: NVMe 3.84TB × 2 - SATA SSD 480GB × 2
- 网络: 25G网卡 × 18海光DCU K100-AI 64G
天垓150 64G32BFP16≥72GBR3418/R3416
- CPU:7390/7380 × 2
- 内存：总容量 512GB
- 存储: NVMe 3.84TB × 1 - SATA SSD 480GB × 2
- 网络: 25G网卡 × 14昆仑芯RG800 32G
海光DCU K100-AI 64G
天垓150 64G
燧原S60 48G14BFP16≥35GBR3216
- CPU：7360/7375 × 2
- 内存：总容量 256GB
- 存储: NVMe 1.92TB × 1 - SATA SSD 480GB × 2
- 网络: 25G双光口网卡 × 1 2昆仑芯RG800 32G
海光DCU K100-AI 64G
天垓150 64G
燧原S60 48G7BFP16≥20GB1昆仑芯RG800 32G
海光DCU K100-AI 64G
天垓150 64G
燧原S60 48G 4、DeepSeek 模子与配置兼容性检测工具
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5、福利
近期整理了一份DeepSeek前沿资料库【碳基跃动】，包罗【技术论文、摆设实践、清华大学/北京大学/天津大学/浙江大学/山东大学/厦门大学等高校学术研报、教育/医疗/金融/智能制造等行业场景落地报告、民生证券/开源证券/国金证券/国海证券等各大券商最新投资研报】等等，涵盖了DeepSeek从技术原理到行业应用的各方面知识，不管你是在校学生、还是职场"老炮"，都得当参考研习。现在免费开放（开源+共享），接待大家扫码参加，同时记得点击本文的【关注】+【收藏】+【点赞】+ 【转发】，以免走丢！同时也接待大家转发给有必要的朋友，另外如有好的发起，也接待批评区留言讨论。
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