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DeepSeek-R1 通过其卓越的推理性能和灵活的训练机制，在 2025 年的春节期间受到了广泛关注。
DeepSeek-R1 是一款高性能的 AI 推理模型，主要通过强化学习技术来增强模型在复杂任务场景下的推理能力。
在本地部署 DeepSeek-R1 时，尤其是完整的 671b 参数版本，对硬件的需求相对较高。
ollama官网：deepseek-r1
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不知道模型怎么部署，请看教程：SGLang安装教程，部署你的大模型，性能比vllm好，实现张量并行，数据并行，加快推理速度，亲测效果好。-CSDN博客
| 模型版本 | CPU | 内存 | 显卡 | 存储 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-1.5B | 任意四核处理器 | 8GB | 无需 GPU | 12GB |
| DeepSeek-R1-7B | Ryzen 7 或更高 | 16GB | RTX 3060 (12GB) 或更高 | 80GB |
| DeepSeek-R1-14B | i9-13900K 或更高 | 32GB | RTX 4090 (24GB) 或更高 | 200GB |
| DeepSeek-R1-32B | Xeon 8核+128GB 或更高 | 64GB | 2-4张 A100 80GB 或更高 | 320GB |
| DeepSeek-R1-70B | Xeon 8核+128GB 或更高 | 128GB | 8+张 A100/H100，显存 ≥80GB/卡 | 500GB+ |
| 版本 | 参数 | 特点 | 适用场景 | 硬件需求 |
|---|---|---|---|---|
| deepseek-r1:1.5b | 1.5B | 轻量级模型，运行速度快，性能有限。 | 低配硬件，简单任务 | 低配硬件 |
| deepseek-r1:7b | 7B | 平衡型模型，性能较好，硬件需求适中。 | 多数常见任务 | 中等硬件 |
| deepseek-r1:8b | 8B | 性能略强于 7B 模型，适合更高精度需求。 | 需要更高精度的任务 | 中等硬件 |
| deepseek-r1:14b | 14B | 高性能模型，擅长复杂任务（如数学推理、代码生成）。 | 复杂任务（数学推理、代码生成等） | 高硬件需求 |
| deepseek-r1:32b | 32B | 专业级模型，性能强大，适合高精度任务。 | 研究、高精度任务 | 高端硬件 |
| deepseek-r1:70b | 70B | 顶级模型，性能最强，适合大规模计算和高复杂度任务。 | 大规模计算、高复杂度任务 | 专业级硬件 |
| deepseek-r1:671b | 671B | 超大规模模型，性能卓越，推理速度快，适合极高精度需求。 | 前沿科学研究、复杂商业决策分析 | 极高硬件需求 |
1、小型模型
DeepSeek-R1-1.5B
CPU：最低 4 核
内存：8GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 1.5-2GB）
显卡：非必需（纯 CPU 推理）。
适用场景：本地测试，自己电脑上可以配合 Ollama 轻松跑起来。
预计费用：2000～5000，这个版本普通人是能够得着的。
2. 中型模型
DeepSeek-R1-7B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：本地开发和测试，可以处理一些中等复杂度的自然语言处理任务，比如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统等。
预计费用：5000～10000，这个版本普通人也行。
DeepSeek-R1-8B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：适合需要更高精度的轻量级任务，比如代码生成、逻辑推理等。
预计费用：5000～10000，这个版本咬咬牙也能上。
3. 大型模型
DeepSeek-R1-14B
CPU：12 核+
内存：32GB+
硬盘：256GB+
显卡：16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）。
适用场景：适合企业级复杂任务，比如长文本理解与生成。
预计费用：20000～30000，这个对 3000 工资的小编来说还是算了。
DeepSeek-R1-32B
CPU：16 核+
内存：64GB+
硬盘：256GB+
显卡：24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）。
适用场景：适合高精度专业领域任务，比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高，需要高端的 CPU 和显卡，适合预算充足的企业或研究机构使用。
预计费用：40000～100000，算了。
4. 超大型模型
DeepSeek-R1-70B
CPU：32 核+
内存：128GB+
硬盘：256GB+
显卡：多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）。
适用场景：适合科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。
预计费用：400000+，这是老板考虑的，不该我去考虑。
DeepSeek-R1-671B
CPU：64 核+
内存：512GB+
硬盘：512GB+
显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）。
适用场景：适合超大规模 AI 研究或通用人工智能（AGI）探索。