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 模型运行需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，并结合市场价格估算一下预算。

DeepSeek R1 各模型的硬件需求清单（估算）：

模型版本	参数量	模型大小	CPU	显卡	内存	磁盘空间	成本
1.5b	15亿	1.1GB	普通四核及以上处理器	非必须	16GB+	50GB+	5000以内
7b	70亿	4.7GB	6 核或 8 核处理器	RTX 3060 及以上	32GB+	100GB+	1万以内
8b	80亿	4.9GB	6 核或 8 核处理器	RTX 3060 及以上	32GB+	100GB+	1万以内
14b	140亿	9GB	8 核及以上处理器	RTX 4090 及以上	64GB+	200GB+	2、3万
32b	320亿	20GB	8 核及以上处理器	RTX 3090/A100 及以上	128GB+	500GB+	几万-10来万
70b	700亿	43GB	12 核及以上处理器 推荐高端 Intel/AMD 处理器	A100/V100 显卡及以上 可能还得多个显卡一起用	128GB+	1TB+	40万+
671b	6710亿	404GB	高性能、多核CPU，建议多台服务器配置	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、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。

大家都喜欢解锁超能力，都想无脑上 671b 满血版，但看看硬件配置和价格，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，建议还是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技术宅」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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