DeepSeek-R1 1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b几个版本中怎么选，部署指南

DeepSeek R1 发布以来，鲶鱼效应不断发酵，似乎 AI 模型的发展进程正在被加速推进，各个海内外大厂的模型纷纷推陈出新，例如 openai 发布第二个智能体 Deep Search；Deepmind 推出集合模型 Alpha Geometry2，奥数得分超过金牌得主；Pika 上线新功能，可在视频添加任意元素；Topaz 上线 AI 视频修复产品等。

很多人都希望借助 DeepSeek 开发新项目，或服务于个人的工作，或让自己公司的产品再次乘风起飞。不过个人开发者、创业团队，该在DeepSeek-R1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b几个版本中怎么选？对应不同版本模型需要什么配置，会付出什么样的成本？哪些适合个人电脑部署，哪些只能使用云服务器才能部署（例如 H100 GPU 服务器）？很多人还不太清楚这些问题。我们在这篇文章中逐一分析解答。

一、参数规模与模型特性

DeepSeek-R1系列通过参数量的阶梯式设计，构建了完整的AI能力矩阵。作为系列中最轻量级的成员，1.5B模型仅需3GB显存即可运行，这种紧凑的结构使其能够轻松部署在智能手机或物联网设备中，处理基础的文本分类、关键词提取等任务。当参数规模提升到7B时，模型开始展现初步的逻辑推理能力，这使其成为个人开发者和初创团队验证AI创意的理想选择。

进入两位数参数领域，14B模型在保持相对亲民的硬件需求（单卡A6000可运行）的同时，已经能够胜任代码生成、文案创作等专业级任务。而32B参数的版本则标志着企业级应用的起点，其多模态理解能力可支撑智能客服、文档分析等复杂场景。当参数量突破70B大关，模型展现出接近人类的常识推理水平，但这种能力的代价是需要至少四张H100显卡组成的计算集群。

作为皇冠上的明珠，671B超级模型本质上是一个技术试验平台。其训练消耗的32PB语料数据，相当于人类文明所有印刷书籍内容的300倍。这种规模的模型主要服务于国家级科研机构和超大规模云服务商，用于探索AGI的潜在路径。

关键参数对比：

• 最小显存需求：1.5B (0.8GB) → 671B (336GB)
• 推理延迟跨度：7B (120ms) → 671B (3.8s)
• 训练能耗比：70B模型每参数能耗比14B降低37%

DeepSeek-R1系列模型覆盖从1.5B到671B的参数跨度，形成完整的技术栈：