DeepSeek在不同版本下的硬件资源需求对比表如下：
| 版本 | CPU核心数 | GPU显存（GB） | GPU类型 | 内存（GB） | 存储需求（TB） | 网络带宽（Mbps） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1.5B | 1-2 | 4 | 普通消费级（如RTX 3090/4090） | 8-16 | 1 | 50-100 |
| 7B | 1-2 | 4 | 普通消费级（如RTX 3090/4090） | 8-16 | 1 | 50-100 |
| 8B | 1-2 | 4 | 普通消费级（如RTX 3090/4090） | 8-16 | 1 | 50-100 |
| 14B | 2-4 | 16 | 高端GPU（如RTX 4090/A5000） | 16-32 | 2-4 | 100-200 |
| 32B | 2-4 | 16 | 高端GPU（如RTX 4090/A5000） | 16-32 | 2-4 | 100-200 |
| 70B | 8及以上 | ≥32 | 大规模云端计算集群（如多卡A1） | ≥32 | ≥8 | ≥500 |
| 671B（满血版） | 8及以上 | ≥32 | 大规模云端计算集群（如多卡A1） | ≥64 | ≥16 | ≥1000 |
不同版本的DeepSeek模型定位和典型适用场景：
-
1.5B/7B/8B版本：这些是中小型模型，适合轻量级任务，如本地开发和测试、常规智能助手、基础问答、轻量级多轮对话系统等。这些模型资源消耗低，推理速度快，但处理复杂任务的能力有限。
-
14B/32B版本：这些是大型模型，适合中等规模任务，如长文本理解生成、高级别文本翻译、专业领域的知识图谱构建等需要较高精度的任务。这些模型推理能力显著提升，支持较复杂的逻辑推理和代码生成。
-
70B/671B版本：这些是超大规模模型，适合顶级任务，如复杂推理和大量数据处理。这些模型擅长处理复杂任务，但需要大规模云端计算集群来支持其运行。
