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国产开源大模型DeepSeek-R1本地部署全攻略，带你轻松判断电脑配置是否达标。
核心内容：
1. 判断电脑操作系统，Windows与Mac硬件架构差异
2. Windows电脑：如何查看显卡显存及推荐配置
3. Mac电脑：统一内存概念及不同配置机型适用性
杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家
最近，国产开源大模型 DeepSeek-R1 火了！
但面对着各种参数和配置要求，很多朋友都困惑：我的电脑到底能不能跑 DeepSeek-R1？能跑多大的模型？为什么手机都可以跑大模型？在安卓手机上部署和运行DeepSeek-R1
今天就让我们一起来解开这些疑惑。
一、先看看你的电脑配置—在开始前，需要先确认你使用的是什么操作系统，因为 Windows 电脑和 Mac 的硬件架构有很大不同。
Windows 电脑：看显卡显存对于 Windows 电脑，关键是看独立显卡的显存大小。目前市面上常见的显卡配置：
入门级显卡：
RTX 3060：12GB 显存RTX 3070：8GB 显存RTX 3070 Ti：8GB 显存中端显卡：
RTX 3080：10GB 显存RTX 3080 Ti：12GB 显存RTX 4070：12GB 显存高端显卡：
RTX 4080：16GB 显存RTX 4090：24GB 显存? 如何查看显存：
按 Win+R，输入"dxdiag"点击"显示"选项卡查看"显示内存"大小Windows电脑实际可用显存略小于标称值,需要预留部分显存给系统使用
Mac：看统一内存Mac（特别是搭载 Apple Silicon 的机型）使用统一内存架构，没有独立的显存概念。需要看整体的内存大小：
入门配置：
MacBook Air M1/M2：8GB 统一内存MacBook Pro M1/M2 (基础版)：8GB 统一内存中端配置：
MacBook Air M2：16GB/24GB 统一内存MacBook Pro M2 Pro：16GB/32GB 统一内存高端配置：
MacBook Pro M2 Max：32GB/64GB/96GB 统一内存Mac Studio M2 Ultra：64GB/128GB/192GB 统一内存? 如何查看内存：
点击左上角苹果图标选择"关于本机"点击"更多信息"查看内存大小二、先聊聊模型"参数"是什么？—在开始选择模型前，让我们先用生活中的例子来理解大语言模型的"参数"：
这就好比你在教一个小孩子认识世界,会使用卡片的形式,指着卡片教他：
教他认识"猫"需要记住：四条腿、有尾巴、会"喵喵"叫教他认识"狗"需要记住：四条腿、有尾巴、会"汪汪"叫教他认识"鸟"需要记住：两条腿、有翅膀、会飞这里的每个特征就像是模型的一个"参数"。人工智能模型也是这样学习的，只不过它需要记住的特征要多得多：
1.5B 的模型相当于记住了 15 亿个特征7B 的模型相当于记住了 70 亿个特征70B 的模型则记住了 700 亿个特征！参数越多，模型就越"聪明"，但需要更多的显存空间来存储这些"知识"。你要学习的知识越多，需要的书本（内存）就越多。
三、DeepSeek-R1 都有哪些版本？—DeepSeek-R1 为了适应不同的硬件环境，提供了多个版本：
轻量版（1.5B - 14B）：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B：最小只需 0.7GB显存，DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B：需要 3.3GB，显存；DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B：需要 6.5GB 显存中量版（32B - 70B）：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B：需要 14.9GB 显存，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B：需要 32.7GB 显存完整版（也叫满血版）：DeepSeek-R1：需要高达 1,342GB 显存（需要多卡方案）四、量化：让模型"减肥"—如果你觉得显存不够用，别担心！来看看"量化"这个神奇的技术是如何帮模型"减肥"的。
什么是量化？其实量化这个概念，我们在生活当中遇到了很多：
单反高清照片，它可能使用了上百万种颜色(甚至上亿的都有!)。如果我们把相近的颜色都归为一类（比如把所有的深蓝色都简化为同一个蓝色），图片的文件就会变小，但看起来差别不会太大。
mp3 压缩音乐：无损音乐文件很大，但压缩成 MP3 后，虽然丢失了一些细节，但普通人几乎听不出差别，文件却小了很多。
手机照片：拍照时选择"标准"而不是"高清"模式，照片占用的空间更少，但日常查看时很难发现明显的质量差异。
模型的量化也是类似的道理：
原始模型就像是一位艺术家，能分辨出数百种蓝色的细微差别量化后的模型像是一位普通画家，可能只使用十几种蓝色，但画出的画依然很美通过量化技术，我们可以显著减少模型对显存的需求：
以 7B 模型为例：
原始版本（FP16）：需要约 13GB 显存8位量化（INT8）：需要约 6.5GB 显存4位量化（INT4）：仅需约 3.25GB 显存
说白了，就是把一个两居室的家具完美地塞进了一居室，而且基本保持了原有的生活品质！
五、到底选哪个版本？—可以先看看我的实际的部署演示案例：我本地使用的是一台4090，跑的是32B的模型，结合使用 cline:
Cline+DeepSeek-R1纯本地开发实战体验: 比德芙还丝滑!我的部署和使用全流程
根据你的显卡配置，win/mac 具体推荐如下：
8GB 显存显卡（如 RTX 3070）：推荐：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B（4位量化版本）可以流畅运行基础对话和代码生成任务12GB 显存显卡（如 RTX 3060）：推荐：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B（4位量化版本）能够处理更复杂的对话和编程任务24GB 显存显卡（如 RTX 4090）：推荐：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B可以运行更大的模型，获得接近完整版的体验六、实用部署建议—建议预留 20-30% 的显存空间,比如有 12GB 显存，最好选择需求不超过 8-9GB 的配置对话质量要求高的话：优先选择更大的模型,响应速度要求高：可以用量化版本的小模型 当然上面都是理论值,你完全可以从较小的模型开始根据实际效果逐步尝试更大的模型,遇到显存不足时，可以尝试量化版本!