DeepSeek-R1 通過其強大的推理能力和靈活的訓練機制，已經火爆了整個春節。

      DeepSeek-R1 是一款高性能 AI 推理模型，旨在通過強化學習技術提升模型在復雜任務場景下的推理能力。

      本地部署 deepseek-r1 硬件需求要求還是挺高的，特別是滿血 671b 參數版本：

      下表說明了各個版本的特點及適用場景：

      其中最強悍的 671B 版本部署需要極高的硬件配置：64 核以上的服務器集群、512GB 以上的內存、300GB 以上的硬盤以及多節點分布式訓練(如 8x A100/H100)，還需高功率電源(1000W+)和散熱系統。

      不同模型版本對應的需求如下：

      1、小型模型

      DeepSeek-R1-1.5B

      CPU：最低 4 核

      內存：8GB+

      硬盤：256GB+(模型文件約 1.5-2GB)

      顯卡：非必需(純 CPU 推理)。

      適用場景：本地測試，自己電腦上可以配合 Ollama 輕松跑起來。

      預計費用：2000～5000，這個版本普通人是能夠得著的。

      2. 中型模型

      DeepSeek-R1-7B

      CPU：8 核+

      內存：16GB+

      硬盤：256GB+(模型文件約 4-5GB)

      顯卡：推薦 8GB+ 顯存(如 RTX 3070/4060)。

      適用場景：本地開發和測試，可以處理一些中等復雜度的自然語言處理任務，比如文本摘要、翻譯、輕量級多輪對話系統等。

      預計費用：5000～10000，這個版本普通人也行。

      DeepSeek-R1-8B

      CPU：8 核+

      內存：16GB+

      硬盤：256GB+(模型文件約 4-5GB)

      顯卡：推薦 8GB+ 顯存(如 RTX 3070/4060)。

      適用場景：適合需要更高精度的輕量級任務，比如代碼生成、邏輯推理等。

      預計費用：5000～10000，這個版本咬咬牙也能上。

      3. 大型模型

      DeepSeek-R1-14B

      CPU：12 核+

      內存：32GB+

      硬盤：256GB+

      顯卡：16GB+ 顯存(如 RTX 4090 或 A5000)。

      適用場景：適合企業級復雜任務，比如長文本理解與生成。

      預計費用：20000～30000，這個對 3000 工資的小編來說還是算了。

      DeepSeek-R1-32B

      CPU：16 核+

      內存：64GB+

      硬盤：256GB+

      顯卡：24GB+ 顯存(如 A100 40GB 或雙卡 RTX 3090)。

      適用場景：適合高精度專業領域任務，比如多模態任務預處理。這些任務對硬件要求非常高，需要高端的 CPU 和顯卡，適合預算充足的企業或研究機構使用。

      預計費用：40000～100000，算了。

      4. 超大型模型

      DeepSeek-R1-70B

      CPU：32 核+

      內存：128GB+

      硬盤：256GB+

      顯卡：多卡并行(如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090)。

      適用場景：適合科研機構或大型企業進行高復雜度生成任務。

      預計費用：400000+，這是老板考慮的，不該我去考慮。

      DeepSeek-R1-671B

      CPU：64 核+

      內存：512GB+

      硬盤：512GB+

      顯卡：多節點分布式訓練(如 8x A100/H100)。

      適用場景：適合超大規模 AI 研究或通用人工智能(AGI)探索。

      預計費用：20000000+，這是投資人考慮的，不該我去考慮。