DeepSeek-R1系列模型对比及部署指南

DeepSeek-R1系列模型对比及部署指南

引用

CSDN

1.

https://blog.csdn.net/pingchangxin_6/article/details/145543242

DeepSeek-R1系列模型通过蒸馏技术从更大版本的DeepSeek-R1模型中提取出紧凑高效版本，使它们能够在推理任务上表现良好，同时更加轻便、节省资源，并且更容易部署。本文将从模型特点、所需硬件、适用场景三个方面来解读DeepSeek-R1系列模型，并提供具体的本地部署方法。

模型对比

模型特点

• 1.5B-70B：参数数量相对较少，模型容量依次递增，捕捉语言知识和语义关系的能力也逐渐增强，但整体不如671B模型丰富。
• 671B：参数数量最多，模型容量极大，能够学习和记忆海量的知识与信息，对各种复杂语言模式和语义关系的捕捉能力最强。

所需硬件

低配硬件适配

• 显卡：集成显卡或者独立显卡的显存不足2GB。
• 内存：8GB以下
• CPU：老旧的双核或四核处理器。
• 推荐模型版本：DeepSeek-R1-1.5B。

中配硬件适配

• 显卡：显存为4-6GB。
• 内存：16GB。
• CPU：英特尔酷睿i5系列或者AMD锐龙5系列。
• 推荐模型版本：DeepSeek-R1-7B。

高配硬件适配

• 显卡：显存高达 8GB 及以上。如NVIDIA GeForce RTX30系列、AMD Radeon RX 6000 系列等高性能独立显卡，
• 内存：32GB及以上。
• CPU：英特尔酷睿i7/i9系列或AMD锐龙7/9系列。
• 推荐模型版本：DeepSeek-R1-32B甚至更高版本的模型。

更高硬件适配

• 显卡：A100/H100
• 推荐模型：DeepSeek-R1-70B以上版本

实测体验：

本机是戴尔Precision 7560，内存64GB，独立显卡NVIDIA T1200 Laptop GPU，4GB。

当运行7B、8B模型时还可以，当运行14B模型时，笔记本风扇瞬间转速加快，风扇噪音很大，对显卡消耗较大。

适用场景

• 1.5B-7B：适合对响应速度要求高、硬件资源有限的场景，如移动端的简单智能助手、轻量级的文本生成工具等，可快速加载和运行。
• 8B-14B：可用于一些对模型性能有一定要求，但又没有超高性能硬件支持的场景，如小型企业的日常文本处理、普通的智能客服等。
• 32B-70B：能满足一些对准确性有较高要求，同时硬件条件相对较好的场景，如专业领域的知识问答系统、中等规模的内容创作平台等。
• 671B：适用于对准确性和性能要求极高、对成本不敏感的场景，如大型科研机构进行前沿科学研究、大型企业进行复杂的商业决策分析等。

结论

• 如果你要本地运行，建议选择7B或14B
• 如果你追求更强推理能力，可以选32B或70B
• 671B 可能是DeepSeek的顶级大模型，适用于云端推理

Deepseek本地部署

命令行部署

1. 下载Ollama并安装

• 下载地址：https://github.com/ollama/ollama/releases/latest/download/OllamaSetup.exe
• 下载后双击运行

2. Ollama官网搜索deepseek
3. 直接把命令ollama run deepseek-r1:7b输入到cmd命令界面，即可开启下载。实测不用科学上网就可以下载。

界面式部署

1. 下载并安装LM-Studio
2. 然后下载相关的模型。