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很多朋友在咨询关于 DeepSeek 模型部署所需硬件资源的需求，最近自己实践了一部分，部分信息是通过各渠道收集整理，so 仅供参考。

言归正转，大家都知道，DeepSeek 模型的性能在很大程度上取决于它运行的硬件。我们先看一下 DeepSeek 的部分通用版本（如下图），然后再介绍一下最近火热的R1推理版本的各规格的硬件要求。最后，会给出 R1 的各主流版本的资源参考列表（文末）。

模型名	参数大小	文件格式	标签	公司
deepseek-coder-1.3b-base	1.3B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-coder-1.3b-instruct	1.3B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-coder-33B-base	33B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-coder-33B-instruct	33B	EXL2 GGUF GPTQ	functions	DeepSeek
deepseek-coder-5.7bmqa-base	7B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-coder-6.7B-base	7B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-coder-6.7B-instruct	7B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-llm-67b-base	67B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-llm-67b-chat	67B	EXL2 GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-llm-7B-base	7B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-llm-7B-chat	7B	GGUF GPTQ		DeepSeek
deepseek-coder-6.7b-instruct	7B	EXL2		DeepSeek

以下是 4 位量化 DeepSeek 模型的硬件要求：

7B 参数模型

如果您追求的是 7B 模型，那么您需要从两个方面考虑硬件。首先，对于 GPTQ 版本，您需要一块至少有 6GB 显存的不错显卡。GTX 1660 或 2060、AMD 5700 XT 或 RTX 3050 或 3060 都可以很好地工作。但对于 GGML/GGUF 格式，更多的是需要足够的内存。您需要大约 4GB 的空闲内存才能顺利运行。

格式	RAM需求	VRAM需求
GPTQ（GPU推理）	6GB（加载时交换*）	6GB
GGML / GGUF（CPU推理）	4GB	300MB
GPTQ和GGML / GGUF的组合（卸载）	2GB	2GB

*加载模型初始所需的内存。推理时不需要。如果您的系统没有足够的内存来在启动时完全加载模型，您可以创建一个 swap 交换文件通过磁盘做为缓存来帮助加载。

30B、33B 和 34B 参数模型

如果您正在进入更大模型的领域，硬件要求会发生明显变化。GPTQ 模型受益于 RTX 3080 20GB、A4500、A5000 等显卡，大约需要 20GB 的显存。相反，GGML 格式的模型将需要您系统内存的很大一部分，接近 20GB。

格式	内存需求	显存需求
GPTQ（GPU推理）	32GB（加载时交换*）	20GB
GGML / GGUF（CPU推理）	20GB	500MB
GPTQ和GGML / GGUF的组合（卸载）	10GB	4GB

*加载模型初始所需的内存。推理时不需要。如果您的系统没有足够的内存来在启动时完全加载模型，您可以创建一个交换文件来帮助加载。

内存速度

在运行 DeepSeek AI 模型时，您需要关注内存带宽和模型大小对推理速度的影响。这些大型语言模型每次生成一个新标记（一段文本）时都需要完全加载到内存或显存中。例如，一个 4 位 7B 参数的 DeepSeek 模型大约占用 4.0GB 的内存。

假设您有 Ryzen 5 5600X 处理器和 DDR4-3200 内存，理论最大带宽为 50 GBps。在这种情况下，您可以期望每秒生成大约 9 个标记。通常，由于推理软件、延迟、系统开销和工作负载特性等几个限制因素，这种性能大约是您理论最大速度的 70%，这些因素阻止了达到峰值速度。为了达到更高的推理速度，比如每秒 16 个标记，您需要更多的带宽。例如，一个具有 DDR5-5600 的系统，大约提供 90 GBps 的带宽，就足够了。

相比之下，高端显卡如 Nvidia RTX 3090 的显存带宽接近 930 GBps。DDR5-6400 内存可以提供高达 100 GB/s 的带宽。因此，理解和优化带宽对于高效运行 DeepSeek 等模型至关重要。

CPU 要求

为了获得最佳性能，建议使用现代多核 CPU。从第 8 代起的 Intel Core i7 或从第 3 代起的 AMD Ryzen 5 都可以很好地工作。具有 6 核或 8 核的 CPU 是理想的。更高的时钟速度还可以提高提示处理速度，因此目标是 3.6GHz 或更高。

如果可用，具有 AVX、AVX2、AVX-512 等 CPU 指令集可以进一步提高性能。关键是拥有一台相对现代的消费级 CPU，具有不错的核数和时钟速度，以及通过 AVX2 进行基本向量处理（使用 llama.cpp 进行 CPU 推理所需的）。有了这些规格，CPU 应该能够处理 DeepSeek 模型的大小。

DeepSeek R1 小型、中型和大型模型配置需求

如果你正考虑在本地家用电脑或笔记本上运行新的 DeepSeek R1 AI 推理模型，你可能会想了解运行小型、中型和大型 AI DeepSeek 模型所需的硬件需求。DeepSeek R1 是一个可扩展的 AI 模型，旨在满足从轻量级任务到企业级操作的广泛应用需求。

根据你打算部署的模型大小，其硬件需求差异显著，从小型 15 亿参数版本到庞大的 6710 亿参数模型，了解这些需求对于实现最佳性能和资源效率至关重要。

关键要点：

DeepSeek R1 提供可扩展的 AI 模型，硬件需求根据模型大小差异显著，从 15 亿到 6710 亿参数。
较小的模型（15 亿）非常易于使用，仅需 CPU、8GB 内存，无需专用 GPU，而稍大一些的模型（70 亿-80 亿）从至少 8GB 显存的 GPU 中受益，性能更快。
中型模型（140 亿-320 亿）需要 12GB-24GB 显存的 GPU，以实现最佳性能，平衡资源需求和计算效率。
较大的模型（700 亿-6710 亿）需要高端硬件，包括 48GB 显存的 GPU 或多 GPU 配置（例如 20 张 Nvidia RTX 3090 或 10 张 Nvidia RTX A6000），用于企业级应用。
高效部署取决于将模型大小与可用资源对齐，确保可扩展性，并为大型设置规划电源、散热和硬件兼容性。

DeepSeek R1 在设计时考虑了可扩展性，提供了从轻量级任务到企业级操作的各种选项。但随着模型大小的增长，硬件需求也随之增加，了解你的系统在其中的位置是关键。

小型模型：易于使用且轻量级

DeepSeek R1 的 15 亿参数版本设计得非常易于使用，硬件需求 minimal。这使其成为拥有标准计算设置的用户的绝佳选择。要有效运行此模型，你需要：

不超过 10 年的 CPU
至少 8GB 内存
无需专用 GPU 或显存

这种配置非常适合那些优先考虑简单性和成本效率而非处理速度的用户。然而，如果你计划使用稍大一些的模型，如 70 亿或 80 亿版本，需求会适度增加。虽然这些模型仍然可以在仅 CPU 的系统上运行，但性能可能会较慢。为了提高速度和效率，考虑使用至少 8GB 显存的 GPU。这允许模型使用并行处理，显著提高计算时间。

中型模型：寻求平衡

对于中型模型，如 140 亿和 320 亿版本，硬件需求变得更加 substantial，反映了它们增加的计算复杂性。这些模型在性能和资源需求之间取得了平衡，使其适合拥有中等 advanced 硬件设置的用户。以下是你需要的：

140 亿模型： 需要至少 12GB 显存的 GPU，虽然 16GB 更推荐，以实现更平稳的运行并容纳额外的进程。
320 亿模型： 至少需要 24GB 显存才能实现最佳的 GPU 性能。显存较少的系统仍然可以运行模型，但工作负载将分布在 GPU、CPU 和内存之间，导致处理速度较慢。

这些中型模型非常适合需要计算能力与资源可用性之间平衡的用户。然而，与小型模型相比，它们需要更 robust 的硬件，特别是如果你旨在保持高效的处理时间。

大规模模型：高级应用的高端硬件

随着你扩展到更大的模型，如 700 亿和 6710 亿版本，硬件需求显著增加。这些模型专为 advanced 应用而设计，通常在企业或研究环境中，高端硬件是必需的。以下是这些大规模模型的需求：

700 亿模型： 需要 48GB 显存的 GPU 才能实现无缝运行。显存较少的系统将体验到较慢的性能，因为计算将卸载到 CPU 和内存。
6710 亿模型： 这个模型代表了 DeepSeek R1 可扩展性的上限，需要大约 480GB 显存。多 GPU 配置是必需的，例如：
- 20 张 Nvidia RTX 3090 GPU（每张 24GB）
- 10 张 Nvidia RTX A6000 GPU（每张 48GB）

这些配置通常保留给拥有 substantial 计算资源的企业级应用或研究机构。

部署这些大规模模型不仅需要高端 GPU，还需要仔细规划电源供应、散热系统和硬件兼容性。确保你的基础设施能够处理增加的负载对于保持操作效率至关重要。

高效 AI 部署的关键因素

为 DeepSeek R1 选择合适的硬件涉及将模型大小与可用资源和未来目标对齐。以下是一些关键考虑因素：

小型模型： 这些模型只需要标准硬件，使其能够被拥有 basic 设置的大多数用户使用。
中型模型： 这些模型从具有适度显存容量的 GPU 中显著受益，提高了性能并减少了处理时间。
大型模型： 这些模型需要高端 GPU 或多 GPU 配置，以及 robust 的电源和散热系统，以确保平稳运行。
可扩展性： 如果你预计将来会升级到更大的模型，确保你的硬件设置是可扩展的，并且能够容纳增加的需求。

对于多 GPU 配置，验证 GPU 之间的兼容性并确保你的系统能够处理增加的计算负载是 essential 的。此外，在规划硬件投资时，考虑与电源消耗和散热相关的长期成本。

有效部署 DeepSeek R1

DeepSeek R1 的硬件需求反映了其可扩展性和适应性，满足了 diverse 的用例需求。小型模型对于拥有标准硬件的用户来说是易于使用的，提供了简单性和成本效率。中型模型在性能和资源需求之间提供了平衡，而大型模型需要为 enterprise 或研究级应用设计的 advanced 设置。通过理解这些需求并将其与你的特定需求对齐，你可以有效地部署 DeepSeek R1，确保最佳性能和资源利用。如果只想CPU本地部署，请参考《本地使用CPU快速体验DeepSeek R1》。

下面给出各主要模型的的参考部署配置（由GPUStack社区提供）：

模型名称	上下文大小	显存需求	推荐的GPU配置
R1-Distill-Qwen-1.5B (Q4_K_M)	32K	2.86 GiB	RTX 4060 8GB x 1
R1-Distill-Qwen-1.5B (Q8_0)	32K	3.47 GiB	RTX 4060 8GB x 1
R1-Distill-Qwen-1.5B (FP16)	32K	4.82 GiB	RTX 4060 8GB x 1
R1-Distill-Qwen-7B (Q4_K_M)	32K	7.90 GiB	RTX 4070 12GB x 1
R1-Distill-Qwen-7B (Q8_0)	32K	10.83 GiB	RTX 4080 16GB x 1
R1-Distill-Qwen-7B (FP16)	32K	17.01 GiB	RTX 4090 24GB x 1
R1-Distill-Llama-8B (Q4_K_M)	32K	10.64 GiB	RTX 4080 16GB x 1
R1-Distill-Llama-8B (Q8_0)	32K	13.77 GiB	RTX 4080 16GB x 1
R1-Distill-Llama-8B (FP16)	32K	20.32 GiB	RTX 4090 24GB x 1
R1-Distill-Qwen-14B (Q4_K_M)	32K	16.80 GiB	RTX 4090 24GB x 1
R1-Distill-Qwen-14B (Q8_0)	32K	22.69 GiB	RTX 4090 24GB x 1
R1-Distill-Qwen-14B (FP16)	32K	34.91 GiB	RTX 4090 24GB x 2
R1-Distill-Qwen-32B (Q4_K_M)	32K	28.92 GiB	RTX 4080 16GB x 2
R1-Distill-Qwen-32B (Q8_0)	32K	42.50 GiB	RTX 4090 24GB x 3
R1-Distill-Qwen-32B (FP16)	32K	70.43 GiB	RTX 4090 24GB x 4
R1-Distill-Llama-70B (Q4_K_M)	32K	53.41 GiB	RTX 4090 24GB x 5
R1-Distill-Llama-70B (Q8_0)	32K	83.15 GiB	A100 80GB x 1
R1-Distill-Llama-70B (FP16)	32K	143.83 GiB	A100 80GB x 2
R1-671B (UD-Q1_S)	32K	225.27 GiB	A100 80GB x 4
R1-671B (UD-Q1_M)	32K	251.99 GiB	A100 80GB x 4
R1-671B (UD-Q2_XXS)	32K	277.36 GiB	A100 80GB x 5
R1-671B (UD-Q2_K_XL)	32K	305.71 GiB	A100 80GB x 5
R1-671B (Q2_K_XS)	32K	300.73 GiB	A100 80GB x 5
R1-671B (Q2_K / Q2_K_L)	32K	322.14 GiB	A100 80GB x 6
R1-671B (Q3_K_M)	32K	392.06 GiB	A100 80GB x 7
R1-671B (Q4_K_M)	32K	471.33 GiB	A100 80GB x 8
R1-671B (Q5_K_M)	32K	537.31 GiB	A100 80GB x 9
R1-671B (Q6_K)	32K	607.42 GiB	A100 80GB x 11
R1-671B (Q8_0)	32K	758.54 GiB	A100 80GB x 13
R1-671B (FP8)	32K	805.2 GB	H200 141GB x 8

建议：

对于最佳性能： 选择一台配备高端显卡（如 NVIDIA 最新的 RTX 3090 或 RTX 4090）或双显卡配置的机器，以适应最大的模型（65B 和 70B）。具有足够内存（最低 16GB，但 64GB 最好）的系统将是最佳选择。
对于预算限制： 如果您的预算有限，专注于适合系统内存的 Deepseek GGML/GGUF 模型。记住，虽然您可以将一些权重卸载到系统内存中，但这会带来性能成本。

当然，实际性能将取决于几个因素，包括具体任务、模型实现和其他系统进程。