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。

1. DeepSeek-R1-1.5B

   CPU: 最低 4 核（推荐 Intel/AMD 多核处理器）

   内存: 8GB+

   硬盘: 3GB+ 存储空间（模型文件约 1.5-2GB）

   显卡: 非必需（纯 CPU 推理），若 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650）

   场景:

   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

2. DeepSeek-R1-7B

   CPU: 8 核以上（推荐现代多核 CPU）

   内存: 16GB+

   硬盘: 8GB+（模型文件约 4-5GB）

   显卡: 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）

   场景:

   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

3. DeepSeek-R1-8B

   硬件需求: 与 7B 相近，略高 10-20%

   场景:

   需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）

4. DeepSeek-R1-14B

   CPU: 12 核以上

   内存: 32GB+

   硬盘: 15GB+

   显卡: 16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）

   场景:

   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）

5. DeepSeek-R1-32B

   CPU: 16 核以上（如 AMD Ryzen 9 或 Intel i9）

   内存: 64GB+

   硬盘: 30GB+

   显卡: 24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）

   场景:

   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）

6. DeepSeek-R1-70B

   CPU: 32 核以上（服务器级 CPU）

   内存: 128GB+

   硬盘: 70GB+

   显卡: 多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）

   场景:

   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）

7. DeepSeek-R1-671B

   CPU: 64 核以上（服务器集群）

   内存: 512GB+

   硬盘: 300GB+

   显卡: 多节点分布式训练（如 8x A100/H100）

   场景:

   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

通用建议

量化优化：使用 4-bit/8-bit 量化可降低显存占用 30-50%。

推理框架：搭配 vLLM、TensorRT 等加速库提升效率。

云部署：70B/671B 建议优先考虑云服务以弹性扩展资源。

能耗注意：32B+ 模型需高功率电源（1000W+）和散热系统。

原文链接：https://blog.csdn.net/2401_85343303/article/details/145452011