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、嵌入式系统或物联网设备
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：中小型企业本地开发测试、中等复杂度 NLP 任务，例如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统
DeepSeek-R1-8B
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：需更高精度的轻量级任务（如代码生成、逻辑推理）
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、长文本理解与生成
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、多模态任务预处理
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、高复杂度生成任务
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：超大规模 AI 研究、通用人工智能（AGI）探索
原文链接：https://blog.csdn.net/wcx18526659867/article/details/145497987
