DeepSeek通過其強大的推理能力和靈活的訓練機制，成為了這幾個月的火爆之最！

那么在使用DeepSeek時，我們通?？梢杂幸韵聝煞N選擇：

1.云端API調用（官方提供的在線推理服務）

2.本地部署（在自己的服務器或GPU上運行）

那這兩者各有些啥優(yōu)缺點呢

云端調用的優(yōu)缺點

優(yōu)點

• 不需要自己搭建服務器，直接調用API即可

• 適合不常使用的用戶，按需付費

缺點

• 成本高昂，長期使用API的費用可能遠超本地部署

• 數據安全性受限，部分企業(yè)（如金融、醫(yī)療）要求數據存儲在本地

• 調用速度受網絡影響，高頻推理可能會有延遲

本地部署的優(yōu)缺點

優(yōu)點

• 成本更可控，一次性投入GPU后可長期運行

• 數據私密性更強，適合企業(yè)級AI應用

• 推理速度更快，避免網絡調用的延遲

缺點

• 顯存需求高，部分高端模型需要多塊GPU協(xié)同計算

• 運維成本高，需要搭建合適的計算環(huán)境

  
  

看完之后，想讓DeepSeek在本地跑起來，告別云端束縛？

但本地部署 deepseek硬件需求要求還是挺高的，特別是滿血 671bB參數版本！那顯存夠不夠用，心里就要有數！

這就教你快速評估顯存需求，拒絕盲目燒硬件！

以下即是各個版本的特點及適用場景：

小型模型

1. DeepSeek-R1-1.5B

CPU: 最低 4 核（推薦 Intel/AMD 多核處理器）

內存: 8GB+

硬盤: 3GB+ 存儲空間（模型?件約 1.5-2GB）

顯卡: ?必需（純 CPU 推理），若 GPU 加速可選 4GB+ 顯存（如 GTX 1650）

場景:

• 低資源設備部署（如樹莓派、舊款筆記本）

• 實時文本生成（聊天機器人、簡單問答）

• 嵌入式系統(tǒng)或物聯(lián)網設備

（預計費用：2000～5000，這個版本咱普通人是能夠得著的。）

中型模型

2. DeepSeek-R1-7B

CPU: 8 核以上（推薦現(xiàn)代多核 CPU）

內存: 16GB+

硬盤: 8GB+（模型?件約 4-5GB）

顯卡: 推薦 8GB+ 顯存（如 RTX 3070/4060）

場景:

• 本地開發(fā)測試（中小型企業(yè)）

• 中等復雜度 NLP 任務（文本摘要、翻譯）

• 輕量級多輪對話系統(tǒng)

（預計費用：5000～10000，這個版本普通人感覺也行~）

3. DeepSeek-R1-8B

硬件需求: 與 7B 相近，略? 10-20%

場景:

• 需更高精度的輕量級任務（如代碼?成、邏輯推理）

（預計費用：5000～10000，好吧！這個版本咬咬牙也能上~）

大型模型

4. DeepSeek-R1-14B

CPU: 12 核以上

內存: 32GB+

硬盤: 15GB+

顯卡: 16GB+ 顯存（如 RTX 4090 或 A5000）

場景:

• 企業(yè)級復雜任務（合同分析、報告?成）

• 長文本理解與?成（書籍/論?輔助寫作）

（預計費用：20000～30000，我...嗯...啊...還是算了。）

5. DeepSeek-R1-32B

CPU: 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）

內存: 64GB+

硬盤: 30GB+

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

場景:

• ?精度專業(yè)領域任務（醫(yī)療/法律咨詢）

• 多模態(tài)任務預處理（需結合其他框架）

（預計費用：40000～100000，還是算了~）

超大型模型

6. DeepSeek-R1-70B

CPU:32 核以上（服務器級 CPU）

內存: 128GB+

硬盤: 70GB+

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

場景:

• 科研機構/大型企業(yè)（?融預測、大規(guī)模數據分析）

• ?復雜度生成任務（創(chuàng)意寫作、算法設計）

（預計費用：400000+，老板？考慮考慮？）

7. DeepSeek-R1-671B（全尺?）

CPU: 64 核以上（服務器集群）

內存: 512GB+

硬盤: 300GB+

顯卡: 多節(jié)點分布式訓練（如 8x A100/H100）

場景:

• 國家級/超?規(guī)模 AI 研究（如?候建模、基因組分析）

• 通?人工智能（AGI）探索

（預計費用：20000000+，確實不是本云云子該考慮的~）

通用建議

• 量化優(yōu)化：使? 4-bit/8-bit 量化可降低顯存占? 30-50%。

•  推理框架：搭配 vLLM、TensorRT 等加速庫提升效率。

• 云部署：70B/671B 建議優(yōu)先考慮云服務以彈性擴展資源。

•  能耗注意：32B+模型需高功率電源（1000W+）和散熱系統(tǒng)。

在部署的時候，強大的算力就顯得很需要啦！尤其是最近部署需求急劇增加，算力設備租賃難求，這可咋整？

可以在一些可靠的算力平臺，如極云科技旗下平臺“極智算”上進行算力租用，租用方式靈活，既滿足了需求又節(jié)約了成本。 

“極智算”，提供各種類型和規(guī)格的算力租用。

在這里，用戶可以根據自己的實際需求靈活選擇，既方便又省錢！后續(xù)還會有更多GPU產品持續(xù)更新...