轻量级AI革命：无需GPU就能运算的DeepSeek-R1-1.5B模型及其低配部署指南

最新推荐文章于 2025-11-06 10:22:44 发布

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#人工智能 #AIGC #服务器 #gpu算力

随着人工智能技术的快速发展，大语言模型已成为推动产业智能化的重要工具。在这一领域，DeepSeek系列模型凭借其创新的架构和高效的性能，成为众多开发者和企业关注的焦点。而其中的R1-1.5B模型，作为家族中参数量最小、资源需求最低的版本，更是备受青睐。下面就让我们来看看DeepSeek各模型之间的性能差异、应用场景，以及部署R1-1.5B模型时所需的云服务器配置。

DeepSeek开源模型官方文档

一、DeepSeek系列模型的性能差异与对口方向

DeepSeek系列模型包含多个版本，如V1、V3和R1。不同版本在技术架构、参数规模以及适用场景上各有特点：

1. 技术架构

混合专家（MoE）架构：这是DeepSeek的核心创新之一，通过引入多专家并行计算与强化学习（RL），显著降低了推理资源消耗，同时提升了模型在复杂任务中的表现。这一技术在R1系列中得到了进一步优化。
模型蒸馏技术：R1系列通过蒸馏技术，将大型模型的推理能力迁移到更小型的模型中，例如R1-1.5B。这种设计使得模型在保持较高性能的同时，能够适应低资源环境（如边缘设备或嵌入式系统）。