目录

1、DeepSeek大模型版本的”满血“与”贫血”

1.1、“满血”与“贫血”的来源

1.2、“满血”到底是咋回事

2、DeepSeek-R1系列模型不同量化精度下配置要求

2.1、大模型选型原则

2.2、不同规格模型对硬件要求

3、DeepSeek系列模型与服务器的配置推荐

3.1、X86架构服务器DeepSeek业务配置推荐

3.2、C86架构（搭配国产卡）服务器DeepSeek业务配置推荐

4、DeepSeek 模型与配置兼容性检测工具

5、福利

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1、DeepSeek大模型版本的”满血“与”贫血”

1.1、“满血”与“贫血”的来源

        目前各大厂都宣传支持满血版DeepSeek，但由于搭配的算力卡能力不同，“满血”也会打折扣。DeepSeek V3/R1官方推荐的推理精度是FP8和BF16，而官方只提供FP8权重的满血模型，BF16权重模型需要自行转换。理论上讲，用原生支持FP8精度的GPU来执行推理任务，可以达到最佳满血效果。第二选择是转换为BF16精度，用支持该精度的GPU来推理，精度几乎无损，但系统开销会增大，推理效率会降低。更差的选择，是把满血模型量化为int8甚至int4的残血版，虽然推理效率很高，但是模型精度会大大损失。这也就是为什么很多人觉得，采用同样的提示词提问，市面上那些满血版DeepSeek，输出的结果都不如DeepSeek官方。其实就是这些“私服”的运营方为了降低算力成本，对满血模型进行的精度转换或量化。

1.2、“满血”到底是咋回事

        满血版定义：671B参数的deepseek不管是V3/R1,只要满足671B参数就叫满血版。满血版划分：通常可细分为：原生满血版（FP8计算精度）、转译满血版（BF16或者FP16计算精度）、量化满血版（INT8、INT4、Q4、Q2计算精度）等版本，但是大家宣传都不会宣传XX满血版，只会宣传满血版。

• 原生满血版：deepseek官方支持的FP8混合精度，不要怀疑，官方的我们认为就是最好的，因为目前没有人比官方更懂deepseek。    
• 转译满血版：因为官方的deepseek采用的是FP8混合精度，但是大部分的国产卡是不支持FP8精度的。所以要适配deepseek，采用BF16或者FP16来计算，这个方式理论上对精度影响很小，但是对计算和显存的硬件需求几乎增加一倍。    关于显存计算，如果要部署671B的官方版大模型，用FP8混合精度，最小集群显存是750GB左右；如果采用FP16或者BF16，大概需要1.4T以上。截至目前，从公开资料显示，支持FP8精度的国产AI芯片。只有算能、摩尔线程和瀚博半导体，这三家是公开资料显示宣称支持FP8，其他家没有明确公开资料支持FP8，因为如果自己芯片不支持宣传支持，会有法律麻烦。    
• 量化满血版：很多厂家的AI卡只支持INT8、FP16、FP32等格式，如果用FP16，单机需要1.4T显存以上，绝大多数国产AI单机没有那么大显存，为了单台机器能跑671B deepseek，被逼无奈选择量化，量化就是通过减少计算精度，达到减少显存占用和提高吞吐效率的目的，当然任何量化都是以降低智商为代价的。

举个形象的例子，比如FP8我们说计算保留小数点后7位数字，INT8我们说计算保留数据点后2位数字。FP8的计算就是：3.1415926*3.1415926=9.8696040，IN8的计算精度 3.14*3.14=9.86    这两个结果我们认为近似等价，但是会发现FP8更精准，在大模型里我们近似认为精度越高，智商越高。所以我们近似认为FP8的智商更高。

这里面有一个争议点，很多人说BF16或者FP16计算的671B大模型的智商跟原版FP8智商一样，并没有降低，从原理上来说，确实可以保持一致，但是真正转译过程中会导致一些差异化，智商会有些许下降，智商下降多少取决于转译厂商的技术团队水平。

关于671B转译和量化过程中智商降低多少的问题，是一个开放性问题，转译和量化一定是跟原版的智商是有区别的，智商下降多少，取决于技术团队转译和量化时的取舍和操作，比如同样做Q4量化，一个大牛和一个菜鸟两个人量化出来的671B模型智商肯定差异很大，所以说转译满血版一定比量化满血版智商高，这个认知是错误的。

原生满血版是最好的，其他版本一切皆有可能，是不是有可能转译出比原生满血版智商更高的满血版呢？也是有这个可能的，只是这种概率极低极低。Deepseek满血版一体机满天飞，怎么区别他们优劣呢？这个问题特别简单，实践是检验真理的唯一标准。 

测试方法：基于deepseek官宣线上版本和开源版本模型完全一致的现状。把同一个问题，先问官方deepseek官网地址，再问一体机，如果思考过程和答案一致，那说明是智商一致，否则就是降低的版本，至少比官网降低了智商。

2、DeepSeek-R1系列模型不同量化精度下配置要求

2.1、大模型选型原则

大模型选型核心原则：在硬件能力范围内选择最大且不爆显存的模型。
模型参数量的增加会显著提升推理和训练效果，但同时也需要更高的显存（GPU 内存）和系统内存（RAM）支持。若显存不足，模型无法加载；若内存不足，则可能引发系统崩溃或性能断崖式下降。因此，"适配性最优解" 的本质是寻找硬件资源与模型规模间的临界点。

• 显存占用:指模型在 GPU 上运行时所需的显存。
• 内存占用:指模型在 CPU 上运行时所需的内存，通常为显存占用的两倍，用于加载模型和计算缓冲。

Tips

• 实际的显存和内存占用可能因模型架构、批处理大小(batch size)、序列长度(sequence length)以及推理框架等因素而有所变化。
• 采用量化技术(如 INT8 或 INT4)可以显著降低显存和内存占用，但可能会对模型的精度产生一定影响。
• 在 CPU 上运行大型模型可能导致推理速度较慢，建议根据硬件配置选择适当的模型版本。

全尺寸模型的显存与内存占用估算：

DeepSeek-R1系列涵盖了从轻量1.5B 到超大规模 671B 参数的不同层次模型。参数规模越大，对硬件的要求则越高，显存需求也呈指数级增长。1.5B - 14B 参数的版本适用于个人轻量任务，32B - 70B参数的版本面向企业级复杂任务，671B参数的满血版本则为大规模研究专用。

• 小型模型（如 1.5B - 8B）：一般情况下，对显卡要求不高，甚至仅使用CPU也可推理；若要使用显卡，推荐16GB 显存的版本，可处理文本摘要、翻译等中等复杂度的自然语言处理任务。
• 中型模型（如 14B - 32B）：14B 模型推荐使用28GB显存的显卡；32B模型则至少需要64GB显存的显卡，适用于多模态任务预处理等高精度专业领域。
• 大型模型（如 70B - 671B）：70B 模型需多卡并行；671B 模型则需多节点分布式部署，适用于超大规模研究或通用人工智能探索。

2.2、不同规格模型对硬件要求

根据业内测试数据及实验测算，不同规格模型的硬件需求如下：

• 显存决定模型能否运行：显存容量需至少覆盖模型参数加载需求（如 FP16 精度下，1B 参数约需 2GB 显存）。
• 内存影响数据处理效率：内存不足会导致频繁的磁盘交换，显著拖慢推理速度。建议内存容量为显存的 2-4 倍。
• 超大规模模型（如 671B）需专业设备：需多卡并行（如 8*A100 80GB）及分布式训练框架支持，非个人用户适用。

3、DeepSeek系列模型与服务器的配置推荐

DeepSeek不同大模型对服务器配置选型的影响因素：模型参数尺寸、激活参数量、计算精度（BF16/FP16/FP8）、输入及输出上下文长度（token）、并发用户数、延迟要求(TTFT/TPOT)、系统层级其他消耗等。下面是一些模型的推荐配置参考，实际落地时可灵活调整；

3.1、X86架构服务器DeepSeek业务配置推荐

DeepSeek模型	显存需求FP16	推荐训练GPU卡型号	推荐GPU数量	推荐推理GPU卡型号	推荐GPU卡数量	推荐机型和配置	场景应用
671B	≥1.5TB ≥800GB（FP8）	H1XX 80GB H20 96GB H20 141GB	32张	H1XX 80GB H20 96GB H20 141GB	16张	R8868 G13 - CPU≥32核 × 2  - 内存（总容量 2048GB）  - 存储: NVMe 3.84TB  × 1  - SATA  480GB × 2  - GPU: H/A1XX 80GB 32张/H20 96GB 32张/H20 141GB 24张 （nvlink）  - 网络:  400G IB卡 × 8	超复杂任务（多步骤推理、跨模态理解） 前沿技术开发 国家级或行业知识引擎
70B	≥140GB	H1XX 80GB>A1XX 80GB/H20 96G/H20 141GB	8张	H/A1XX 80GB H/A8XX 80GB/58XX ADA 48GB/LXX 48G	4-8张	R8868 G13/R8428 A12/R8428 G13 - CPU≥32核 × 2  - 内存（总容量 2048GB）  - 存储: NVMe 3.84TB  × 1  - SATA  480GB × 2  - GPU: H/A1XX/H/A8XX 80GB/58XX ADA 48GB/LXX 8张  H20 96GB 8张（nvlink>pcie） - 网络:  25G双光口网卡 × 1 /400G IB卡 x 8	复杂逻辑推理（数据问题、因果分析） 专业领域生成（法律合同、医疗报告辅助） 中等规模数据分析与报告撰写
32B	≥72GB	H1XX 80GB>A1XX 80GB>LXX 48G>RTX 40XX	80GB:2张 48GB:4张 24GB:8张	H1XX 80GB>A1XX 80GB>LXX 48G>58XX ADA 48GB>RTX 40XX	80GB:1张 48GB:3张 24GB:4张	R8428 A12/R8428 G13 - CPU≥32核 × 2  - 内存（总容量 1024GB）  - 存储: NVMe 3.84TB  × 1  - SATA  480GB × 2  - GPU: H/A1XX 80GB 1≈4张/58XX ADA 48GB 4≈8张/LXX 4≈8张/40XX 24GB（涡轮版）8张  - 网络:  25G双光口网卡 × 1  - 电源:  3000W铂金冗余电源 x 4	复杂逻辑推理（数据问题、因果分析） 专业领域生成（法律合同、医疗报告辅助） 中等规模数据分析与报告撰写
14B	≥35GB	RTX 40XX / LXX 48G	2-4张	LXX 48G RTX 40XX	2-4张	R8428 A12/R8428 G13 - CPU≥16核 × 2  - 内存（总容量 512GB）  - 存储: NVMe 1.92TB  × 1  - SATA  480GB × 2  - GPU: RTX40XX 24GB（涡轮版）2≈4张/LXX 1≈2张  - 网络:  25G双光口网卡 × 1  - 电源:  3000W铂金冗余电源 x 4	中等复杂文本生成（长篇文章、故事创作） 多轮对话系统（情感分析、个性化交互） 基础代码补全与文档生成 商业文案润色与营销内容生成
7B	≥20GB	RTX 40XX / LXX 48G	1张	RTX 40XX / LXX /A3X / A4X	1张	R8428 A12/R8428 G13 - CPU≥16核 × 2  - 内存（总容量 512GB）  - 存储: NVMe 1.92TB  × 1  - SATA  480GB × 2  - GPU: RTX40XX 24GB（涡轮版）1≈4张/LXX 1≈2张  - 网络:  25G双光口网卡 × 1  - 电源:  3000W铂金冗余电源 x 4	轻量级文本生成（短文本、邮件、摘要） 简单问答与对话（客服机器人、个人助手） 教育场景（知识点解释、语言学习）

3.2、C86架构（搭配国产卡）服务器DeepSeek业务配置推荐

DeepSeek模型尺寸	计算精度	显存需求	推荐机型和配置	推荐卡数/张	PCIE GPU推荐
671B	FP16	≥1.5TB	1~4*R3418/R3428 - CPU:7390/7490/7470 × 2  - 内存：总容量 2048GB - 存储: NVMe 3.84TB  × 2  - SATA SSD 480GB × 2  - 网络:  200G IB卡 × 2 + 25G网卡 × 1	16	16*昆仑芯P800  96G 32*海光DCU K100-AI 64G
	FP8	≥800GB		8	8*昆仑芯P800  96G 16*海光DCU K100-AI 64G
70B	FP16	≥150GB	R3418/R3428 - CPU:7390/7490/7470 × 2  - 内存：总容量 1024GB - 存储: NVMe 3.84TB  × 2  - SATA SSD 480GB × 2  - 网络:  25G网卡 × 1	8	海光DCU K100-AI 64G 天垓150 64G
32B	FP16	≥72GB	R3418/R3416 - CPU:7390/7380 × 2  - 内存：总容量 512GB - 存储: NVMe 3.84TB  × 1  - SATA SSD 480GB × 2  - 网络:  25G网卡 × 1	4	昆仑芯RG800 32G 海光DCU K100-AI 64G 天垓150 64G 燧原S60 48G
14B	FP16	≥35GB	R3216 - CPU：7360/7375 × 2   - 内存：总容量 256GB   - 存储: NVMe 1.92TB  × 1  - SATA SSD 480GB × 2  - 网络:  25G双光口网卡 × 1	2	昆仑芯RG800 32G 海光DCU K100-AI 64G 天垓150 64G 燧原S60 48G
7B	FP16	≥20GB		1	昆仑芯RG800 32G 海光DCU K100-AI 64G 天垓150 64G 燧原S60 48G

4、DeepSeek 模型与配置兼容性检测工具

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5、福利

        近期整理了一份DeepSeek前沿资料库【碳基跃动】，包含【技术论文、部署实践、清华大学/北京大学/天津大学/浙江大学/山东大学/厦门大学等高校学术研报、教育/医疗/金融/智能制造等行业场景落地报告、民生证券/开源证券/国金证券/国海证券等各大券商最新投资研报】等等，涵盖了DeepSeek从技术原理到行业应用的各方面知识，不管你是在校学生、还是职场"老炮"，都适合参考研习。现在免费开放（开源+共享），欢迎大家扫码加入，同时记得点击本文的【关注】+【收藏】+【点赞】+ 【转发】，以免走丢！同时也欢迎大家转发给有需要的朋友，另外如有好的建议，也欢迎评论区留言讨论。