本地部署DeepSeek-R1模型每个版本的配置要求及适合场景(建议收藏)

创作时间:

作者:

@小白创作中心

本地部署DeepSeek-R1模型每个版本的配置要求及适合场景(建议收藏)

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/weixin_43025151/article/details/145437943

一、DeepSeek与蒸馏模型

1.1、DeepSeek-R1

DeepSeek的第一代推理模型具有与OpenAI-o1相当的性能，包括基于Llama和Qwen从DeepSeek-R1中蒸馏提取的六个密集模型。

1.2、六个蒸馏模型

DeepSeek团队已经证明，较大模型的推理模式可以被提炼成较小的模型，与通过RL在小模型上发现的推理模式相比，可以获得更好的性能。以下是通过使用DeepSeek-R1生成的推理数据对研究界广泛使用的几个密集模型进行微调而创建的模型。评估结果表明，蒸馏出的较小密度模型在基准测试中表现出色。

序列	模型名称	大小	基准	ollama下载运行命令
1	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B	1.1GB	Qwen	ollama run deepseek-r1:1.5b
2	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B	4.7GB	Qwen	ollama run deepseek-r1:7b
3	DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B	4.9GB	Llama	ollama run deepseek-r1:8b
4	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B	9.0GB	Qwen	ollama run deepseek-r1:14b
5	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B	20GB	Qwen	ollama run deepseek-r1:32b
6	DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B	43GB	Llama	ollama run deepseek-r1:70b

二、硬件要求和适用场景

根据 Ollama 平台提供的 DeepSeek-R1 模型信息，以下是不同参数量模型的本地部署硬件要求和适用场景分析。注：部分数据基于模型通用需求推测，具体以实际部署测试为准。

模型名称	CPU	硬盘	内存	显卡	场景
DeepSeek-R1-1.5B	最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）	3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）	8GB+	非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）	低资源设备部署（如树莓派、旧款笔记本）实时文本生成（聊天机器人、简单问答）嵌入式系统或物联网设备
DeepSeek-R1-7B	8 核以上（推荐现代多核 CPU）	8GB+（模型文件约 4-5GB）	16GB+	推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）	本地开发测试（中小型企业）中等复杂度 NLP 任务（文本摘要、翻译）轻量级多轮对话系统
DeepSeek-R1-8B	8 核以上（推荐现代多核 CPU）	8GB+（模型文件约 4-5GB）	16GB+	推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）	需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）
DeepSeek-R1-14B	12 核以上	15GB+	32GB+	16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）	企业级复杂任务（合同分析、报告生成）长文本理解与生成（书籍/论文辅助写作）
DeepSeek-R1-32B	16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）	30GB+	64GB+	24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）	高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）多模态任务预处理（需结合其他框架）
DeepSeek-R1-70B	32 核以上（服务器级 CPU）	70GB+	128GB+	多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）	科研机构/大型企业（金融预测、大规模数据分析）高复杂度生成任务（创意写作、算法设计）
DeepSeek-R1-671B	64 核以上（服务器集群）	300GB+	512GB+	多节点分布式训练（如 8x A100/H100）	国家级/超大规模 AI 研究（如气候建模、基因组分析）通用人工智能（AGI）探索