DeepSeek-R1 系列不同版本的模型配置要求

关于 DeepSeek-R1 系列,我整理了不同版本的模型配置要求,表格详细如下:

模型大小 Windows 配置 Mac 配置 服务器配置 适用场景 选择建议
1.5B - RAM: 4GB - GPU: 集成显卡(如 GTX1050)或现代 CPU - 存储: 5GB - 内存: 8GB(统一内存) - 芯片: M1/M2/M3 - 存储: 5GB - 简单文本生成/基础代码补全 适合个人开发者或轻量级任务,低配置设备即可运行。
7B - RAM: 8-10GB - GPU: GTX1660(4-bit 量化) - 存储: 8GB - 内存: 16GB - 芯片: M2Pro/M3 - 存储: 8GB - 中等复杂度问答/代码调试 适合中等需求场景,如代码调试或简单问答,需中端显卡支持。
8B - RAM: 12GB - GPU: RTX3060(8GB VRAM) - 存储: 10GB - 内存: 24GB - 芯片: M2Max - 存储: 10GB - 多轮对话/文档分析 适合需要多轮交互或文档分析的场景,需较高显存和内存支持。
14B - RAM: 24GB - GPU: RTX3090(24GB VRAM) - 存储: 20GB - 内存: 32GB - 芯片: M3Max - 存储: 20GB - 复杂推理/技术文档生成 适合技术文档生成或复杂逻辑推理任务,需高端显卡和大内存。
32B - RAM: 48GB - GPU: RTX4090(4-bit 量化) - 存储: 40GB - 内存: 64GB - 芯片: M3Ultra - 存储: 40GB - 科研计算/大规模数据处理 适合科研或大规模数据处理,需顶级消费级显卡(如 RTX4090)。
70B - RAM: 64GB - GPU: 双 RTX4090(NVLink) - 存储: 80GB - 内存: 128GB(需外接显卡) - 存储: 80GB - 服务器级多 GPU(如双 RTX4090) - RAM: 256GB+ - 存储: 80GB 企业级 AI 服务/多模态处理 需企业级硬件支持,适合多模态处理或高并发 AI 服务,推荐服务器部署。
671B - GPU: 8×H100(通过 NVLINK 连接) - 存储: 11B+ 暂不支持 - GPU 集群(8×H100) - 存储: 11B+ 超大规模云端推理 仅限云端部署,需超大规模计算资源,适用于超大规模模型推理或训练场景,普通用户无法本地部署。
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