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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
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