在使用 Ollama 部署 DeepSeek R1 系列模型时，硬件需求主要取决于模型的大小（参数量）。模型越大，对计算资源（如 GPU 显存、CPU 和内存）的要求越高。以下是 DeepSeek R1 系列模型对硬件的要求概览：

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1. 模型大小与硬件需求

模型大小	参数量	显存需求 (GPU)	CPU 和内存需求	适用场景
1.5B	15亿	2-4 GB	8 GB 内存	低端设备，轻量推理
7B	70亿	8-12 GB	16 GB 内存	中端设备，通用推理
8B	80亿	10-16 GB	16-32 GB 内存	中高端设备，高性能推理
14B	140亿	16-24 GB	32 GB 内存	高端设备，高性能推理
32B	320亿	32-48 GB	64 GB 内存	高端设备，专业推理
70B	700亿	64 GB+	128 GB 内存	顶级设备，大规模推理
671B	6710亿	多 GPU (80 GB+)	256 GB+ 内存	超大规模推理，分布式计算

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2. 硬件需求详解

GPU 需求

• 1.5B 和 7B 模型：可以在消费级 GPU 上运行，例如 NVIDIA GTX 1660、RTX 3060（8-12 GB 显存）。
• 8B 和 14B 模型：需要高端 GPU，例如 NVIDIA RTX 3090、A100（16-24 GB 显存）。
• 32B 和 70B 模型：需要专业级 GPU，例如 NVIDIA A100、H100（32 GB+ 显存）。
• 671B 模型：需要多 GPU 并行计算，例如多张 A100 或 H100。

CPU 和内存需求

• 1.5B 和 7B 模型：8-16 GB 内存，普通多核 CPU（如 Intel i5 或 Ryzen 5）。
• 8B 和 14B 模型：16-32 GB 内存，高性能多核 CPU（如 Intel i7 或 Ryzen 7）。
• 32B 和 70B 模型：64-128 GB 内存，服务器级 CPU（如 Intel Xeon 或 AMD EPYC）。
• 671B 模型：256 GB+ 内存，多路服务器级 CPU。

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