DeepSeek通過(guò)其強(qiáng)大的推理能力和靈活的訓(xùn)練機(jī)制，成為了這幾個(gè)月的火爆之最！

那么在使用DeepSeek時(shí)，我們通常可以有以下兩種選擇：

1.云端API調(diào)用（官方提供的在線推理服務(wù)）

2.本地部署（在自己的服務(wù)器或GPU上運(yùn)行）

那這兩者各有些啥優(yōu)缺點(diǎn)呢

云端調(diào)用的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

• 不需要自己搭建服務(wù)器，直接調(diào)用API即可

• 適合不常使用的用戶，按需付費(fèi)

缺點(diǎn)

• 成本高昂，長(zhǎng)期使用API的費(fèi)用可能遠(yuǎn)超本地部署

• 數(shù)據(jù)安全性受限，部分企業(yè)（如金融、醫(yī)療）要求數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地

• 調(diào)用速度受網(wǎng)絡(luò)影響，高頻推理可能會(huì)有延遲

本地部署的優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)

• 成本更可控，一次性投入GPU后可長(zhǎng)期運(yùn)行

• 數(shù)據(jù)私密性更強(qiáng)，適合企業(yè)級(jí)AI應(yīng)用

• 推理速度更快，避免網(wǎng)絡(luò)調(diào)用的延遲

缺點(diǎn)

• 顯存需求高，部分高端模型需要多塊GPU協(xié)同計(jì)算

• 運(yùn)維成本高，需要搭建合適的計(jì)算環(huán)境

  
  

看完之后，想讓DeepSeek在本地跑起來(lái)，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(shù)版本！那顯存夠不夠用，心里就要有數(shù)！

這就教你快速評(píng)估顯存需求，拒絕盲目燒硬件！

以下即是各個(gè)版本的特點(diǎn)及適用場(chǎng)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(nèi)存: 8GB+

硬盤: 3GB+ 存儲(chǔ)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(chǎng)景:

• 低資源設(shè)備部署（如樹莓派、舊款筆記本）

• 實(shí)時(shí)文本生成（聊天機(jī)器人、簡(jiǎn)單問(wèn)答）

• 嵌入式系統(tǒng)或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

（預(yù)計(jì)費(fèi)用：2000～5000，這個(gè)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(nèi)存: 16GB+

硬盤: 8GB+（模型?件約 4-5GB）

顯卡: 推薦 8GB+ 顯存（如 RTX 3070/4060）

場(chǎng)景:

• 本地開發(fā)測(cè)試（中小型企業(yè)）

• 中等復(fù)雜度 NLP 任務(wù)（文本摘要、翻譯）

• 輕量級(jí)多輪對(duì)話系統(tǒng)

（預(yù)計(jì)費(fèi)用：5000～10000，這個(gè)版本普通人感覺(jué)也行~）

3. DeepSeek-R1-8B

硬件需求: 與 7B 相近，略? 10-20%

場(chǎng)景:

• 需更高精度的輕量級(jí)任務(wù)（如代碼?成、邏輯推理）

（預(yù)計(jì)費(fèi)用：5000～10000，好吧！這個(gè)版本咬咬牙也能上~）

大型模型

4. DeepSeek-R1-14B

CPU: 12 核以上

內(nèi)存: 32GB+

硬盤: 15GB+

顯卡: 16GB+ 顯存（如 RTX 4090 或 A5000）

場(chǎng)景:

• 企業(yè)級(jí)復(fù)雜任務(wù)（合同分析、報(bào)告?成）

• 長(zhǎng)文本理解與?成（書籍/論?輔助寫作）

（預(yù)計(jì)費(fèi)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(nèi)存: 64GB+

硬盤: 30GB+

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

場(chǎng)景:

• ?精度專業(yè)領(lǐng)域任務(wù)（醫(yī)療/法律咨詢）

• 多模態(tài)任務(wù)預(yù)處理（需結(jié)合其他框架）

（預(yù)計(jì)費(fèi)用：40000～100000，還是算了~）

超大型模型

6. DeepSeek-R1-70B

CPU:32 核以上（服務(wù)器級(jí) CPU）

內(nèi)存: 128GB+

硬盤: 70GB+

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

場(chǎng)景:

• 科研機(jī)構(gòu)/大型企業(yè)（?融預(yù)測(cè)、大規(guī)模數(shù)據(jù)分析）

• ?復(fù)雜度生成任務(wù)（創(chuàng)意寫作、算法設(shè)計(jì)）

（預(yù)計(jì)費(fèi)用：400000+，老板？考慮考慮？）

7. DeepSeek-R1-671B（全尺?）

CPU: 64 核以上（服務(wù)器集群）

內(nèi)存: 512GB+

硬盤: 300GB+

顯卡: 多節(jié)點(diǎn)分布式訓(xùn)練（如 8x A100/H100）

場(chǎng)景:

• 國(guó)家級(jí)/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(yù)計(jì)費(fèi)用：20000000+，確實(shí)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(kù)提升效率。

• 云部署：70B/671B 建議優(yōu)先考慮云服務(wù)以彈性擴(kuò)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(shí)候，強(qiáng)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(shè)備租賃難求，這可咋整？

可以在一些可靠的算力平臺(tái)，如極云科技旗下平臺(tái)“極智算”上進(jìn)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(jù)自己的實(shí)際需求靈活選擇，既方便又省錢！后續(xù)還會(huì)有更多GPU產(chǎn)品持續(xù)更新...