很多人想要本地部署DeepSeek大模型的時候，會發現存在各種各樣的版本，什麼滿血版、蒸餾版、閹割版、量化版、671B、32B、14B等等。這些版本都有什麼區別？需要什麼樣的硬體才能部署？今天一文講透！大家記得點讚關注哟~
滿血版是DeepSeek R1的完整版本，參數量高達671B，通過強化學習訓練優化推理能力，性能對標OpenAI的商業版本。滿血版在複雜任務中思考時間顯著更長，但輸出品質也是遠超其他版本。
蒸餾版通過R1生成的數據對開源模型（如Qwen、Llama）進行監督微調，模型參數較小（7B、14B、32B、70B等），本質上是“帶有R1風格”的Qwen或Llama模型。
蒸餾版的運行速度更快，但由於未經過RL訓練且參數規模較小，輸出品質遠低於滿血版，且參數越小輸出品質越低，甚至你會覺得它像個傻子。
量化版其實就是閹割版，由Ollama通過降低模型精度（如4-bit量化）減少顯存佔用，比如32B模型量化後顯存需求從22GB降至16GB。優點是可以在消費級顯卡上運行較大模型，缺點是可能影響推理精度。
我們會在DeepSeek模型中看到諸如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b等，這些數位代表模型的參數量，單位為B，是Billion的縮寫，十億的意思。比如1.5B：15 億參數，7B：70 億參數，671B：6710 億參數。
參數量越大，模型就有更強的理解和生成能力，但是需要更多計算資源。參數越多，對記憶體（RAM）和顯存（VRAM）的需求就越高。參數量大的模型，推理速度更慢，尤其是資源不足的時候。
滿血版的部署成本最高，要本地部署滿血版R1的話，需要700G以上的顯存，注意不是記憶體，是顯存！大概需要8張H200顯卡並聯就可以了，總價大概200萬左右，這應該不是普通人能考慮的。
哪怕是Ollama滿血量化版，降低了模型精度，需要的顯存也高達400G以上，8張H100顯卡就可以跑的動了，成本也降低到了100萬左右，也距離我們普通人甚遠。
但是清華大學團隊最近成功在一張4090顯卡上成功部署了671B，雖然也是閹割量化版，但比Ollama的量化版成本大大降低。這應該是距離我們最近的本地部署671B的方案了，但跟普通人也有一定的距離，因為除了一張4090顯卡之外，它還額外需要382G記憶體，目前消費級電腦根本達不到，只有伺服器版本才能達到這麼大的記憶體。
相比於滿血版的高不可攀，70B的要求雖然也不低，但消費級電腦還是有可能帶得動的。
官方70B蒸餾版需要150G以上的顯存，8張4090或者6張5090就能滿足需求了，或者買蘋果Mac Studio，最高支援192G記憶體，而記憶體即顯存，也能夠滿足跑70B模型的需求，雖然速度會比顯卡方案慢上不少，但至上是能跑得起來的。
而70B的蒸餾量化版需求就更低了，只需要48G記憶體即可，兩張4090就能輕鬆滿足需求。
官方32B蒸餾版需要70G以上的顯存，3張4090就能實現。而32B的蒸餾量化版就很親民了，20G以上的顯存即可，魔改22G顯存的2080TI都能夠勝任，甚至你都可以用CPU+記憶體跑，就是速度會慢很多。
這三個放一起來說，因為這三個模型規模很小，對電腦性能要求很低，只要是近幾年的電腦都能跑得動，沒有顯卡也可以用CPU跑，想要體驗本地部署DeepSeek的朋友，可以從這幾個小模型試試手。
DeepSeek雖然極大的拉低了AI訓練和使用的成本，但那也是相對於Chat GPT來說的，目前對於普通人來說，本地部署滿血版R1還是一件遙不可及的事情，直接用免費的服務就好了，現在提供滿血版DeepSeek R1模型的網站那麼多，根本用不完！
如果想要體驗本地部署大模型的樂趣的話，可以從那些小模型開始試試，找到性能和速度的最佳平衡點，看看能不能調教出符合自己風格的AI來。