本地部署DeepSeek需要什么配置（不同显卡和显存的要求）

DeepSeek是目前非常火热的来自中国杭州的LLM大语言模型，目前在其官方就可以直接使用，但是由于使用人数过多，经常会出现服务器错误的情况，所以Stable Diffusion中文网（www.stablediffusion-cn.com）为大家第一时间带来其开源的本地模型文件，供大家根据自己不同的显卡性能和显存选择对应参数的大模型本地部署使用。

DeepSeek R1本地部署模型下载地址

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建议根据你的显卡显存来选择不同大小的模型

显存查看方式：任务管理器-性能-专用GPU内容

例如：您的显卡是显存16G的4060TI，则可以选择15-17GB大小的模型

可以根据自己显卡的显存参考下表，选择适合自己的模型下载：

显存大小	推荐模型	备注
32GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q6_K.gguf
24GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B- Q4_K_M.ggufDeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B- Q5_K_M.gguf	二选一即可，比较推荐第一个Q5质量上可能会好一点，但是因为太接近 24G显存，所以上下文多了之后，速度可能会慢。上面的Q6勉强也能跑，但速度会比较慢。
16GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q6_K.gguf
12GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf
11GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf
8GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q6_K.gguf DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q6_K.gguf	二选一即可
6GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B- Q4_K_M.ggufDeepSeek-R1-Distill-Llama-8B- Q4_K_M.gguf	二选一即可
4GB	DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B- Q3_K_L.ggufDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B- Q8_0.gguf	二选一即可，比较推荐第一个第二个4G显存能跑，但可能会比较慢
3GB、 2GB	DeepSeek-R1-Distll-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf

32GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q6_K.gguf

对于拥有32GB显存的显卡，推荐使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q6_K.gguf模型。此配置提供了最优的性能表现，能够支持深度模型的复杂计算。32GB显存可以处理大规模的上下文，运行速度快，效果稳定，适合需要高质量绘图的用户。

本地部署DeepSeek需要什么配置（不同显卡和显存的要求）

24GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf 或 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q5_K_M.gguf

如果你的显卡显存为24GB，可以选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4_K_M.gguf或DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q5_K_M.gguf，二者的性能差异不大。建议选择Q5版本，因为其生成的质量较高，尽管运行速度可能稍慢。Q4版本在显存接近极限时仍然可以运行，但效果稍逊，适合对速度要求不高的用户。

16GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q6_K.gguf

对于16GB显存的显卡，推荐使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q6_K.gguf模型。尽管16GB显存不能完全发挥出DeepSeek的全部潜力，但该模型已经足够应付大部分日常使用，并能生成较为满意的结果。如果你对性能有更高要求，可以考虑调整模型参数，以达到最佳平衡。

12GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf

12GB显存的用户可以选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-Q4_K_M.gguf模型。这个模型适合大部分使用场景，运行稳定，生成的质量也较为不错。不过，较高的复杂度和长时间的计算任务可能会导致速度变慢，尤其是在处理更大规模的文本时。

8GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q6_K.gguf 或 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q6_K.gguf

对于显存只有8GB的显卡，推荐使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q6_K.gguf或DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q6_K.gguf。这两款模型较为轻量，可以满足基本的需求，适合入门用户。需要注意的是，尽管它们在显存较低的情况下仍能正常运行，但生成速度较慢，且质量可能不如更高显存配置的模型。

6GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf 或 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf

对于6GB显存的显卡，可以选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf或DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-Q4_K_M.gguf，这两款模型是轻量版，适合对速度和效果要求较低的用户。虽然它们能够正常运行，但生成的质量较低，且运行较为缓慢。

4GB显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q3_K_L.gguf 或 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf

如果你只有4GB显存，那么可以选择DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q3_K_L.gguf或DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf。这两款模型非常轻便，适合基础的需求，但细节和质量有限，且运行速度较慢。

3GB及以下显存配置：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf

对于显存为3GB或以下的显卡，推荐使用DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q8_0.gguf模型。这个模型非常基础，能够运行一些简单的任务，但生成的质量会大打折扣，并且速度较慢，适合对质量要求不高的用户。

结语

总的来说，DeepSeek的硬件要求根据显卡的显存大小不同而有所不同。从32GB显存的高配到仅需4GB或更少显存的轻量版本，每种配置都有其适用的场景。选择合适的配置不仅能帮助你提高AI的效率，还能避免卡顿或生成效果不佳的情况。希望本文能帮助你根据硬件条件选择合适的DeepSeek模型，实现本地部署。如果你有更多问题，欢迎访问我们的官网：www.stablediffusion-cn.com，或者加入我们的社群与其他AI爱好者共同讨论。

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