‌1.5B模型‌:

‌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)

‌适用场景‌: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‌

‌7B模型‌:

‌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)

‌适用场景‌:中小型企业本地开发测试、中等复杂度NLP任务,如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统‌

‌8B模型‌:

‌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)

‌适用场景‌:需更高精度的轻量级任务,如代码生成、逻辑推理‌

‌14B模型‌:

‌CPU‌:12核以上

‌内存‌:32GB+

‌硬盘‌:15GB+

‌显卡‌:16GB+显存(如RTX 4090或A5000)

‌适用场景‌:企业级复杂任务、长文本理解与生成‌

‌32B模型‌:

‌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)

‌适用场景‌:高精度专业领域任务、多模态任务预处理‌

‌70B模型‌:

‌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)

‌适用场景‌:科研机构/大型企业、高复杂度生成任务‌

deepseekv1各版本硬件要求