模型版本的选择

1.5B-14B轻量级选手

适用场景：这类模型适合对计算资源要求较低的场景，例如日常的聊天机器人，能够进行简单的对话交流，回答一些基础问题；在简单问答系统中，可以快速检索并提供答案；还可以部署在嵌入式设备上，像树莓派这类小型计算设备，用于一些基础的智能交互功能。

亮点：经过量化处理后，显存需求大幅降低，仅需2GB显存。这意味着一些老旧的笔记本电脑也能轻松运行这些模型，无需额外升级硬件，大大提高了模型的可及性。

32B - 70B 实力派中坚

适用场景：这类模型在性能上有了一定的提升，能够应对更复杂的任务。例如在合同分析中，可以快速准确地提取关键信息、识别条款风险；在代码生成方面，能够根据用户的需求生成高质量的代码片段；对于多轮对话系统，可以实现更自然、连贯的对话交互，适合企业客服、智能助手等场景。

亮点：采用4-bit量化技术，可以显著降低显存占用，以14B模型为例，量化后显存需求从10GB降至6GB，大大减轻了硬件的压力，同时也能在一定程度上降低成本，实现性能与成本的平衡。

671B 超级巨星

适用场景：这类超大规模模型适用于对精度和复杂度要求极高的专业领域。例如在金融预测中，能够综合分析海量的市场数据、经济指标等，提供精准的预测和风险评估；在医疗诊断方面，可以处理复杂的医学影像、病历数据，辅助医生进行更准确的诊断；对于超大规模的研究项目，如气候模拟、宇宙探索等，能够提供强大的计算支持和深度分析。

黑科技：采用4-bit量化技术，它能够将671B模型的体积从720GB压缩至404GB。这意味着即使是消费级的PC，只要具备一定的硬件基础，也能尝试运行这些超大规模模型，大大降低了使用门槛，让更多的用户能够接触到前沿的人工智能技术。

硬件配置推荐

如果说在本地部署 DeepSeek R1 671B（完整未蒸馏版本）可存在很大程度上的阻碍，因为其对硬件资源的需求极为苛刻，往往需要强大的计算能力和大量的存储空间，这使得许多用户望而却步。

点动科技提供一系列硬件产品助您完成 DeepSeek-R1 模型本地部署，您可在下表中找到详细信息以供参考。

结语