网上写DeekSeep本地部署教程的基本上都是蹭流量，花钱买本地部署教程的更是纯纯大冤种。 你得知道 R1 满血的模型参数是 671B（6710亿），光是模型文件本身就需要 404GB 硬盘，想要运行跑起来的话不多需要 1300GB 显存。 一张 普通消费级40 系的显卡，基本只能部署 7B 参数量模型，但这点量化精度和参量的 AI，就一纯傻呗。 不信你打开计算器按如下算式：671/7≈95.86！你自己本地部署 7B，和官方在线 671B 差了快96倍！值得吗？ 虽然国外有人成功搞出 6000 美元（4.2万 RMB ）低价方案上 671B的满血 R1，在内容输出质量上没啥区别，但是！一秒钟也就能生成10个字内容的速度！1秒，10个字，1分钟，600个字。不能算不能用，只能说是算难用😅 如果使用英伟达计算卡本地部署 DeepSeek-R1 671B 全尺寸大模型，至少需要十多张 H100计算卡，整套系统成本 > 10万美元（70W RMB）。所以为啥算力上市公司股价持续涨，也是因为更多大公司都在部署需要算力服务器了。 如果不相信我上面说得，建议自己去问 Deepseek 它自己。它给得推荐配置（训练+推理）： GPU：NVIDIA RTX 3090/4090（24G显存）或A100（40G显存） 显存要求：模型参数每10亿需约2GB显存（7B模型需14GB+） 内存：64GB DDR4 硬盘：1TB NVMe SSD 除了没那个网络条件用在线版的，真别人云亦云跟风，稀里糊涂去部署折腾什么本地版 Deepseek 了🤦🏻♂️毕竟平替方案也有很多，一样可以使用DeepSeek R1模型满足你需求。#deepseek #大模型 #ai #ai工具