火爆世界的DeepSeek，被某些人拿来敛财，某鱼成交火爆！
1、DeepSeek由于春节期间爆火，官网取消api充值和App响应迟钝，加上开源模型公布，有的人打起主意！
2、DeepSeek开源模型有1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B，作为不了解Ai行业的人来说，认为所有模型效果都一样，但训练数据不一样，Ai智力不一样！
3、权威测试，官方App至少相当于70B以上的模型，而不同模型对应的电脑硬件要求完全不一样！
以下是不同模型对应的最低配置：
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
备注：最低配置，是每秒几个字输出还是几十个字输出看配置，并且可能部分内容因为没有学习过，无法回答，这是给大公司训练用的！不适用普通人！
4、本地部署是在可以本地电脑脱网运行的，而假如有人告诉你，需要通过某网站的Api也可以实现本地部署，就需要注意了！（Api是调用其它网站的公共接口实现和使用对方开放的功能和调用数据！）
5、目前有国内各大厂商支持DeepSeek的Api，基本原理就是它们实现了通过云服务器部署开源的模型，然后额外生成的Api-Key，可以自己去对应官网免费申请，比如百度、阿里、火山、华为等！
6、Api-Key官方宣传是有免费的赠送额度，但用完会扣费，具体以你申请的官网标准为准！DeepSeek官网给的价格是，V3从2月8日起输入2元/百万Tokens，输出8元/百万Tokens，R1输入4元/百万Tokens，输出16/百万Tokens（根据官方介绍，英文单词≈0.3Tokens，一个汉字≈0.6Tokens）
7、常用Ai的人都知道这个价格非常便宜，真正的本地部署是不扣费的，但要求电脑硬件非常高。接入Api是扣费的，不贵，但需要需要充值的！
最后，补充一点，DeepSeek实现了自然语言对话就生成内容，与ChatGpt不同需要提示词，但你需要将清楚你问题的前因后果，越详细越好，不是Ai不智能，而是你没有好好沟通。（就像亲密关系，你以为他懂你，差一句话，可能他不懂现在的你！）（何况Ai跟你是陌生人，为啥懂你？）（DeepSeek没有提示词课程，请不要被割韭菜！跟陌生人把话说清楚就行！）
括号太多，见谅！希望避坑！！
评论(1)
Deepseek R1发布以后，许多人尝试在自家台式机上安装Deepseek R1，一般都能运行7B版本，个别服务器可以跑通32B版本。Deepseek横空出世使得中小企业可以构建行业内部专业知识库，开发专业AI LLM应用。当本地设备能够部署Deepseek R1 70B以上版本的时候，中小企业自己构建的专业知识库就可以为行业客户提供全能的私有AI LLM服务了。目前Wintel结构的台式机、服务器并不适合AI加速计算，勉强跑起来效率不高、成本不低。CES2025上英伟达发布了一款专门高效跑AI LLM加速的小型台式机“Project DIGITS”，只有机顶盒体积大小，主芯片GB10配置128G LPDDR5X、 4T NVMe SSD据说能够提供4FB精度1PFLOPS的处理能力，能够部署200B的AI LLM，适合大多数行业的专业级应用。其中GB10是一款含有三块晶元的MCM封装芯片，一个是联发科20核Grace CPU晶元，一个是英伟达Tensor核心的Blackwell GPU晶元，一个是英伟达连接CPU、GPU、外部共享内存512GB/S高速网络的NVLink-C2C晶元，三块晶元采用多晶元封装技术封装到一个芯片内。那个Blackwell Tensor GPU不带有专门的显存，而是通过NVLink-C2C与Grace CPU共享外部的128G内存，这样GPU面积显著减小，可以集成几个Tensor核心，6个Tensor核心就可以提供4FB精度1PFLOPS的AI加速能力。有了这样的“超级AI加速台式机”运行私有Deepseek R1 200B，能够覆盖几乎所有行业的专业AI LLM，触及我们生活每一个细微的角落。英伟达的这个GB10设计理念不错，国内华为、沐曦、摩尔线程等公司应该有条件推出类似的MCM芯片，就看他们有没有气魄进入这个“个人AI超级服务器”市场了。