DeepSeek 不同版本模型硬件要求
以下是 DeepSeek 不同版本模型的硬件要求，小伙伴们可以结合自己电脑配置选择版本
| 模型版本 | 参数量 | 显存需求（FP16） | 推荐 GPU（单卡） | 多卡支持 | 量化支持 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-1.5B | 15亿 | 3GB | GTX 1650（4GB显存） | 无需 | 支持 | 低资源设备部署（树莓派、旧款笔记本）、实时文本生成、嵌入式系统 |
| DeepSeek-R1-7B | 70亿 | 14GB | RTX 3070/4060（8GB显存） | 可选 | 支持 | 中等复杂度任务（文本摘要、翻译）、轻量级多轮对话系统 |
| DeepSeek-R1-8B | 80亿 | 16GB | RTX 4070（12GB显存） | 可选 | 支持 | 需更高精度的轻量级任务（代码生成、逻辑推理） |
| DeepSeek-R1-14B | 140亿 | 32GB | RTX 4090/A5000（16GB显存） | 推荐 | 支持 | 企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解与生成 |
| DeepSeek-R1-32B | 320亿 | 64GB | A100 40GB（24GB显存） | 推荐 | 支持 | 高精度专业领域任务（医疗/法律咨询）、多模态任务预处理 |
| DeepSeek-R1-70B | 700亿 | 140GB | 2x A100 80GB/4x RTX 4090（多卡并行） | 必需 | 支持 | 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 |
| DeepSeek-671B | 6710亿 | 512GB+（单卡显存需求极高，通常需要多节点分布式训练） | 8x A100/H100（服务器集群） | 必需 | 支持 | 国家级/超大规模 AI 研究（气候建模、基因组分析）、通用人工智能（AGI）探索 |
部署步骤
下载并安装Ollama
访问官网：https://ollama.com/ 下载
或者直接到GitHub下载。安装文件OllamaSetup.exe大约745MB。
双击OllamaSetup.exe进行安装：
检验Ollama是否安装成功
命令行输入 ollama -v 命令，出现如下版本号说明安装成功
通过 Ollama 拉取 DeepSeek 模型
这里我选择是的1.5b，整个模型大小1.1 GB。
- 1.5B：适用于轻量级任务，如边缘设备（如智能手表、物联网设备）上的简单交互、小型智能问答系统等。目前开源的最小版本。
- 671B：主要用于大规模云端推理，适合科研分析、数据挖掘等需要处理海量数据的复杂任务。目前开源的最强版本
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
ollama run deepseek-r1:1.5b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
ollama run deepseek-r1:7b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B
ollama run deepseek-r1:8b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
ollama run deepseek-r1:14b
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
ollama run deepseek-r1:32b
DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
ollama run deepseek-r1:70b命令行输入：ollama run deepseek-r1:1.5b 拉取DeepSeek模型
与DeepSeek对话
通过上面步骤之后，我们就可以愉快的与Deep Seek对话了
安装WebUI
使用命令提示符与DeepSeek对话并不友好，为了更好的体验，我们可以安装WebUI，这里使用的是浏览器插件：Page Assit
刚安装Page Assit 插件， 需要进行一下如下设置
右上角设置里修改好语言，主页选择模型就可以开始对话，而且支持基础的联网搜索，玩法也更多样。
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THE END
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