?1.5B模型?:

?CPU?:最低4核(推薦Intel/AMD多核處理器)

?內存?:8GB+

?硬盤?:3GB+存儲空間(模型文件約1.5~2GB)

?顯卡?:非必需(純CPU推理),若GPU加速可選4GB+顯存(如GTX 1650)

?適用場景?:低資源設備部署,如樹莓派、舊款筆記本、嵌入式系統(tǒng)或物聯(lián)網(wǎng)設備?

?7B模型?:

?CPU?:8核以上(推薦現(xiàn)代多核CPU)

?內存?:16GB+

?硬盤?:8GB+(模型文件約4~5GB)

?顯卡?:推薦8GB+顯存(如RTX 3070/4060)

?適用場景?:中小型企業(yè)本地開發(fā)測試、中等復雜度NLP任務,如文本摘要、翻譯、輕量級多輪對話系統(tǒng)?

?8B模型?:

?CPU?:8核以上(推薦現(xiàn)代多核CPU)

?內存?:16GB+

?硬盤?:8GB+(模型文件約4~5GB)

?顯卡?:推薦8GB+顯存(如RTX 3070/4060)

?適用場景?:需更高精度的輕量級任務,如代碼生成、邏輯推理?

?14B模型?:

?CPU?:12核以上

?內存?:32GB+

?硬盤?:15GB+

?顯卡?:16GB+顯存(如RTX 4090或A5000)

?適用場景?:企業(yè)級復雜任務、長文本理解與生成?

?32B模型?:

?CPU?:16核以上(如AMD Ryzen 9或Intel i9)

?內存?:64GB+

?硬盤?:30GB+

?顯卡?:24GB+顯存(如A100 40GB或雙卡RTX 3090)

?適用場景?:高精度專業(yè)領域任務、多模態(tài)任務預處理?

?70B模型?:

?CPU?:32核以上(服務器級CPU)

?內存?:128GB+

?硬盤?:70GB+

?顯卡?:多卡并行(如2x A100 80GB或4x RTX 4090)

?適用場景?:科研機構/大型企業(yè)、高復雜度生成任務?

deepseekv1各版本硬件要求