DeepSeek-R1模型部署全解析：从1.5B到671B，硬件需求与适用场景详解！

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以下文 章来源于微信公众号： 果然亮的技术大菠萝 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/_wKdgCUkVW5coEcAJ9zRWw 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 DeepSeek-R1的本地化部署， 从1.5B到671B的多个版本，不同参数模型和硬件如何选择，本文针对 Windows、Linux、Mac三大系统下各参数模型的硬件配置、部署方案及成本，进行了详细讲解，希望对大家有帮助！ 引言：本地部署DeepSeek-R1，如何选型与避坑？ 随着DeepSeek-R1开源模型的爆火，其强大的推理能力和开源特性吸引了大量用户尝试本地部署。然而，从1.5B到671B的多个版本，不同参数模型对硬件的要求差异巨大，个人用户与企业级需求更是天壤之别。本文将基于实测数据，详解Windows、Linux、Mac三大系统下各参数模型的硬件配置、部署方案及成本，助你找到性价比最优的本地AI解决方案。 一、模型分 ………………………………