概叙

DeepSeek-R1 是一款基于强化学习驱动大型语言模型的推理能力提升的模型。

科普文：AI时代DeepSeek【ollama本地傻瓜式安装deepseek-r1】_630的显卡可以装deepseek嘛-CSDN博客

在前面ollama本地安装DeepSeek-R1，有一个选项：

那么这里的DeepSeek-R1 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B是什么意思？

这些都是模型的参数数量，单位是B，是指十亿（billion）。

在AI模型中，参数数量是一个关键指标，参数越多，模型通常越强大，但也越需要更多的计算资源，因此671B更被称作“满血模型”。

下面我们看看每个版本的参数数量以及它们的意义和适用场景。

DeepSeek-R1 1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 是指不同规模的深度学习模型，数字代表了模型的参数数量（以十亿计）。参数越多，模型越强大，但对计算资源的需求也越高。以下是对这些版本的详细解释：

1. 参数数量解释

• 1.5B: 1,500,000,000 参数，适合基础任务，如简单文本生成。
• 7B: 7,000,000,000 参数，适合日常对话和基本复杂任务。
• 8B: 8,000,000,000 参数，性能略强于7B，处理更复杂的任务。
• 14B: 14,000,000,000 参数，适合中等复杂度的任务，长文本处理。
• 32B: 32,000,000,000 参数，适合更高复杂度的任务，需要较强的硬件支持。
• 70B: 70,000,000,000 参数，适合复杂任务，运行需求较高。
• 671B: 671,000,000,000 参数，最大版，适合极其复杂的任务，需高性能计算资源。

2. 参数数量的意义

• 模型能力: 参数越多，模型处理复杂任务的能力越强，生成内容质量更高，准确性更优。
• 资源需求: 参数越多，运行模型所需的计算资源越高，硬件需求更严格，如需要高性能GPU。
• 速度与延迟: 大模型运行推理速度较慢，但输出质量更高；小模型速度快，适合实时应用。

3. 特点及适用场景

• 小模型（1.5B、7B): 适合轻量任务，如个人用户的文本生成、基础对话。
• 中模型（8B、14B): 适合中等复杂任务，如长文本处理、代码生成。
• 大模型（32B、70B): 适合复杂任务，如深度问答、多轮对话。
• 超大模型（671B): 适合极其复杂任务，如高深学术分析、企业级应用。

DeepSeek不同版本的配置要求如下：

1. DeepSeek-r1-1.5b

   • CPU: 最低4核
   • 内存: 8GB+
   • 硬盘: 256GB+（模型文件约1.5-2GB）
   • 显卡: 非必需（纯CPU推理）
   • 适用场景: 本地测试，简单任务，如文本摘要、翻译、轻量级对话系统等。
   • 预计费用: 2000-5000元

2. DeepSeek-r1-7b/8b

   • CPU: 8核
   • 内存: 16GB+
   • 硬盘: 256GB+（模型文件约4-5GB）
   • 显卡: 推荐8GB+显存（如RTX 3070/4060）
   • 适用场景: 本地开发与测试，中等复杂度任务，如NLP、代码生成、逻辑推理等。
   • 预计费用: 5000-10000元

3. DeepSeek-r1-14b

   • CPU: 12核
   • 内存: 32GB
   • 硬盘: 256GB+
   • 显卡: 推荐16GB+显存（如RTX 4090或A5000）
   • 适用场景: 企业级复杂任务，长文本理解与生成。
   • 预计费用: 20000-30000元

4. DeepSeek-r1-32b

   • CPU: 16核
   • 内存: 64GB+
   • 硬盘: 256GB+
   • 显卡: 推荐24GB+显存（如A100 40GB或双卡RTX 3090）
   • 适用场景: 高精度专业领域任务，多模态任务预处理。
   • 预计费用: 40000-100000元

5. DeepSeek-r1-70b

   • CPU: 32核
   • 内存: 128GB+
   • 硬盘: 512GB+
   • 显卡: 多卡并行（如2x A100 80GB或4x RTX 4090）
   • 适用场景: 科研机构或大型企业，高复杂度生成任务。
   • 预计费用: 400000+元

6. DeepSeek-r1-671b

   • CPU: 64核
   • 内存: 512GB+
   • 硬盘: 512GB+
   • 显卡: 多节点分布式训练（如8x A100/H100）
   • 适用场景: 超大规模AI研究或通用AGI探索。
   • 预计费用: 2000000+元

4. 总结：参数量越大越好吗？

参数量越大模型越聪明，那是不是直接用最大的参数量就完事了？

现实中，参数量大 ≠ 适合所有场景，得具体问题具体分析，根据实际情况和当前需求来定。

• 选择模型: 根据具体任务需求和硬件条件选择合适的模型版本。
• 资源配置: 确保硬件能够支持模型的运行，如高参数模型需要高性能计算资源。
• 性能权衡: 在速度和质量之间选择，权衡任务的实时性与输出质量。

通过以上信息，您可以了解不同参数规模的DeepSeek-R1模型的特点和适用场景，从而更好地选择适合自己需求的版本。

Token：人工智能领域，文本处理核心单元

在自然语言处理（NLP）和大语言模型中，Token 是文本处理的最小语义单位。

其特点包括：

1. 拆分机制：将输入文本分解为单词、子词或标点符号等基本单元（例如英文中约 3-4 个字母构成一个 Token，中文约 1-1.8 个汉字对应一个 Token）
2. 模型处理流程：语言模型通过 Token 化将文本转换为数字序列，完成语义理解和内容生成
3. 性能指标：模型处理速度常以「Tokens / 秒」衡量，类似视觉模型的 FPS 指标

在 DeepSeek 中，Token 是自然语言处理的核心计量与处理单元，其定义和应用涵盖技术实现与商业计费两个维度：

技术定义与处理机制

1. 语义分割单位
   Token 是模型处理文本的最小语义单元，承担文本编码与解析功能。对于中文场景，1 个 Token 约对应 0.75-1.8 个汉字（例如 “我爱北京天安门” 分解为 7 个汉字对应 9 个 Token）。英文场景中，1 个 Token 通常对应 4 个字符或 0.75 个单词。

2. 编码与预处理流程
   开发者需通过 Tokenizer 将原始文本转换为 Token ID 序列。例如，使用 Hugging Face 的AutoTokenizer工具时，需执行以下操作：

   from transformers import AutoTokenizer
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('deepseek-model-name')
   token_ids = tokenizer.encode("这是一个测试句子", add_special_tokens=True)

1. 此过程自动完成大小写标准化、特殊字符处理，并生成包含分隔符（如[CLS]、[SEP]）和掩码标记（如[MASK]）的结构化序列，以适应分类、遮蔽预测等任务需求。

商业计费与优化策略

1. 计费模型

   • 输入 / 输出分离计费：调用 API 时，用户输入的 Prompt 和模型生成的 Response 均独立计算 Token 数量。例如，生成 3000 字文章约消耗 4500 个输出 Token。
   • 分层定价机制：
     • 聊天模型：输入 Token 费用为 0.5-2 元 / 百万，输出 Token 为 8 元 / 百万。
     • 推理模型：价格翻倍，输入 1-4 元 / 百万，输出 16 元 / 百万。
   • 缓存优化：若请求内容命中缓存（类比 “预制菜”），输入费用可降至 0.5 元 / 百万；未命中则按标准 2 元 / 百万计费。

2. 成本控制建议

   • 通过预训练模型优化 Token 使用效率，减少冗余文本生成。
   • 利用火山引擎、阿里云等第三方平台提供的接入服务（价格约为官网 50%），并关注新用户赠送 Token 额度（如 50 万 - 100 万）。
   • 监控缓存命中率，通过复用高频请求内容降低单位成本。

技术演进与行业影响

DeepSeek 采用 MoE（Mixture of Experts）架构提升处理效率，通过动态分配 “专家模型” 处理特定任务（如数学计算、文本生成），在降低能耗的同时优化 Token 利用率。此技术升级支撑了近期价格调整（如输出 Token 费用暴涨 300%），反映行业从补贴转向商业化的趋势。开发者需权衡模型性能与成本，选择适合的接入方案。

下面是火山引擎提供的满血模型响应速度：

首token4.38s

搜索耗时3.79s

总耗时19.34s

平均37tokens/s

共调用2907tokens