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DeepSeek-R1模型
DeepSeek-R1模型 是目前最火的AI非它莫屬了，雖然很多人都開始嘗試使用它，但也有不少人在嘴沒有想像中好用。但其實在選擇 DeepSeek-R1模型版本時，就要根據具體需求和適用場景來做決策，這樣才能更好的利用 DeepSeek-R1模型，對於體驗效果也會大大提升。
小編在本文整理了 DeepSeek-R1模型版本介紹由 TAKI Cloud 技術團隊根據多年 AI伺服器 部署經驗整理，幫助大家更精準的找到適合自己的模型進而體驗 AI 帶來的便利！
我們的實測經驗
我們使用 RTX 4090、A100 環境實測 DeepSeek-R1 模型發現：
- 7B 模型：單台 RTX 4090 即可流暢推理。
- 70B 模型：至少需要8張 RTX 4090 或 A100，總VRAM建議超過400GB。
- 671B 模型：目前僅適合多機A100、H100級別集群。
關於DeepSeek-R1的模型版本
DeepSeek-R1系列模型包括多個版本，每個版本的命名中的數字代表模型的參數量（以十億為單位）。例如，「32B」表示模型擁有320億個參數。以下是主要版本及其特點：
（1）R1-1.5B模型：輕量級模型，參數量少，模型規模小；適用於輕量級任務，如短文本生成、基礎問答等。
（2）R1-7B模型：平衡型模型，表現較好，硬體需求適中；適合中等複雜度任務，如文案撰寫、表格處理、統計分析等。
（3）R1-8B模型：效能略強於7B模型，適合更高精度需求；適合需要更高精度的輕量級任務，例如程式碼產生、邏輯推理等。
（4）R1-14B模型：高效能模型，擅長複雜的任務，如數學推理、程式碼生成；可處理複雜任務，如長文本生成、資料分析等。
（5）R1-32B模型：專業級模型，表現強大，適合高精度任務；適合超大規模任務，如語言建模、大規模訓練、金融預測等。
（6）R1-70B模型：頂級模型，性能最強，適合大規模計算和高複雜任務；適合高精度專業領域任務，例如多模態任務預處理。這些任務對硬體需求非常高，需要高階的 CPU 和顯示卡，適合預算充足的企業或研究機構使用。
（7）R1-671B模型（滿血版）：超大規模模型，性能卓越，推理速度快，適合極高精度需求；適合國家級 / 超大規模 AI 研究，如氣候建模、基因組分析等，以及通用人工智慧探索。
為了方便使用者快速了解，具體整理如下表：
模型版本 | 用途 | CPU | 參考GPU配置 | RAM | 硬盤建議 | 適用場景 |
|---|---|---|---|---|---|---|
1.5B | 小型推理、輕量級任務 | 4核心以上(Intel i5 /AMD Ryzen 5) | 可選入門級 GPU(如 NVIDIA GTX 1650，4GB 記憶體) | 8 GB | 10GB 以上SSD | 小型 WLP 任務、文字生成、簡單分類 |
7B | 中等推理、通用任務 | 6核心以上(Intel i7 /AMD Ryzen 7) | 中階 GPU(如 NVIDIA RTX 3060，12GB 記憶體) | 16 GB | 20GB 以上 SSD | 中等規模 WLP、對話系統、文字分析 |
14B | 中大型推理、複雜任務 | 8核心以上(Intel i9 /AMD Ryzen 9) | 高階 GPU(如 NVIDIA RTX 3090，24GB 記憶體) | 32 GB | 50GB 以上 8SD | 複雜 WLP、多輪對話、知識問答 |
32B | 大型推理、高性能任務 | 12核以上(Intel &eon/AMD Threadripper) | 高效能 GPU(如 NVIDIA A100，40GB 記憶體) | 64 GB | 100GB 以上 SSD | 大規模 NLP、多模態任務、研究用途 |
70B | 超大規模推理、研究任務 | 16核心以上(伺服器級 CPU) | 多GFU 並行(如 2 x NVIDIA A100，80GB 記憶體) | 128 GB | 200GB 以上 SSD | 超大規模模型、研究、企業級應用 |
671B | 超大規模訓練、企業級任務 | 伺服器級 CPU(如 AMD EPYC /Intel Xeon) | 多 GFU 叢集(如8 x NVIDIA A100，320GB 記憶體) | 256 GB以上 | 1TB 以上 NVMe SSD | 超大規模訓練、企業級AI 平台 |
不同模型版本的差異
不同的模型版本差異不一樣，可以從多個維度去了解，這裡分享幾個常見的應用，可以具體了解下：
參數規模與模型能力
- 671B：在各類任務上的準確度通常較高，如在數學推理、複雜邏輯問題解決、長文本理解與生成等方面，能更準確地給出答案與合理的解釋。
- 1.5B ~ 70B：隨著參數增加準確性逐步提升，但小參數模型在面對複雜任務或罕見問題時，準確性相對較差，如 1.5B、7B、8B 模型可能在一些簡單任務上表現尚可，但遇到複雜問題容易出錯。
任務複雜度
- 1.5B ~ 14B：在簡單任務（如文本摘要、短對話）上表現良好，但可能缺乏深層推理能力。
- 32B ~ 671B：顯著提升複雜任務表現（數學推導、多輪對話、程式碼產生），尤其在需要上下文理解或長文本生成時優勢明顯。
資源需求 0 成本
- 671B：訓練需要大量的運算資源，如眾多的高效能 GPU，訓練時間極長，並且需要大量的資料來支撐，訓練成本極高。
- 1.5B ~ 70B：訓練所需的運算資源和時間相對少很多，對資料量的需求也相對較小，訓練成本較低。
推理部署
- 1.5B ~ 7B：可在行動端或低配GPU（如 RTX 3060）運行，記憶體佔用約 3 ~ 15GB。
- 70B+：需高效能GPU（如 A100 / H100）或分散式推理，記憶體需求超100GB，可能需量化（如 FP16 / INT8）壓縮。
應用程式場景推薦
- 671B：適用於對準確性和性能要求極高、對成本不敏感的場景，如大型科學研究機構進行前沿科學研究、大型企業進行複雜的商業決策分析等。
- 1.5B ~ 7B：適合對反應速度要求高、硬體資源有限的場景，如行動端的簡單智慧助理、輕量級的文字產生工具等，可快速載入和運作。
- 8B ~ 14B：可用於一些對模型性能有一定要求，但又沒有超高性能硬體支援的場景，如小型企業的日常文字處理、普通的智慧客服等。
- 32B ~ 70B：能滿足一些對準確度有較高要求，同時硬體條件相對較好的場景，如專業領域的知識問答系統、中等規模的內容創作平台等。
模型版本選擇建議 / 推薦
DeepSeek-R1 系列模型具有多種版本以滿足不同情境的需求，並在推理能力、上下文長度、多 token 預測等方面表現出色。然而，它也存在安全性、幻覺、通用能力不足以及對提示詞敏感等缺點。在選擇使用時，需要根據具體應用場景和需求進行權衡。
DeepSeek 本地部署工具提供了1.5B、7B、8B、14B、32B、70B、671B 八種模型版本，大家可以根據自己的實際情況選擇對應的版本號，同時，在下載安裝時也可以參考軟體上的推薦版本號哦，軟體會根據當前系統配置推薦符合你電腦設備運行的 DeepSeek-R1模型 。
實測環境中的常見問題
7B 在 VRAM 與運算資源需求上門檻低，適合中小企業；70B 雖效能更強，但需要多卡GPU 與高 VRAM，總成本高出數倍。
可透過調整 batch size、啟用 tensor parallelism 或使用 DeepSpeed ZeRO 等技術分散顯存負擔。
除非擁有數十台A100 / H100 集群，否則不建議自建環境執行，建議使用專業 AI 雲端服務 ( TAKI Cloud 擁有 A100 / H100 集群可協助您完成您所想執行的運算，歡迎您可以諮詢客服詢問有關 GPU / AI 伺服器相關問題 )。
參考來源：DeepSeek 官方 GitHub
關於 TAKI Cloud
TAKI Cloud 提供專業的 AI 伺服器租用、GPU 雲端運算，協助國內外 AI 團隊快速布署最新大模型，具備多年 A100 / H100 環境管理與支援經驗。
RTX - 3090 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 32B
實例
8卡 NVIDIA RTX-4090 24G
數量
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
RTX - 4090 GPU 主機
視頻渲染、科學模擬和機器學習
支援 DeepSeek-R1 70B
實例
8卡 NVIDIA RTX-4090 24G
數量 庫存緊張，欲租從速
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
HGX H100 GPU 主機
原價 499,999元/月 特惠價 450,000元/月
支援 DeepSeek-R1 671B 滿血版
實例
8顆 NVIDIA HGX H100 80G
數量
1
全台唯一提供高階 AI / GPU 主機租用
價格殺很大 / 量大可談
