deepseek本地部署硬件资源对比表.250303

‌DeepSeek在不同版本下的硬件资源需求对比表如下‌：

版本	CPU核心数	GPU显存（GB）	GPU类型	内存（GB）	存储需求（TB）	网络带宽（Mbps）
1.5B	1-2	4	普通消费级（如RTX 3090/4090）	8-16	1	50-100
7B	1-2	4	普通消费级（如RTX 3090/4090）	8-16	1	50-100
8B	1-2	4	普通消费级（如RTX 3090/4090）	8-16	1	50-100
14B	2-4	16	高端GPU（如RTX 4090/A5000）	16-32	2-4	100-200
32B	2-4	16	高端GPU（如RTX 4090/A5000）	16-32	2-4	100-200
70B	8及以上	≥32	大规模云端计算集群（如多卡A1）	≥32	≥8	≥500
671B（满血版）	8及以上	≥32	大规模云端计算集群（如多卡A1）	≥64	≥16	≥1000

‌不同版本的DeepSeek模型定位和典型适用场景‌：

• ‌1.5B/7B/8B版本‌：这些是中小型模型，适合轻量级任务，如本地开发和测试、常规智能助手、基础问答、轻量级多轮对话系统等。这些模型资源消耗低，推理速度快，但处理复杂任务的能力有限‌。

• ‌14B/32B版本‌：这些是大型模型，适合中等规模任务，如长文本理解生成、高级别文本翻译、专业领域的知识图谱构建等需要较高精度的任务。这些模型推理能力显著提升，支持较复杂的逻辑推理和代码生成‌。

• ‌70B/671B版本‌：这些是超大规模模型，适合顶级任务，如复杂推理和大量数据处理。这些模型擅长处理复杂任务，但需要大规模云端计算集群来支持其运行‌。