- 小型模型
- DeepSeek-R1-1.5B
CPU：最低 4 核
内存：8GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 1.5-2GB）
显卡：非必需（纯 CPU 推理）。
适用场景：本地测试，自己电脑上可以配合 Ollama 轻松跑起来。
预计费用：2000～5000。
- 中型模型
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DeepSeek-R1-7B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：本地开发和测试，可以处理一些中等复杂度的自然语言处理任务，比如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统等。
预计费用：5000～10000。 -
DeepSeek-R1-8B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：适合需要更高精度的轻量级任务，比如代码生成、逻辑推理等。
预计费用：5000～10000。
- 大型模型
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DeepSeek-R1-14B
CPU：12 核+
内存：32GB+
硬盘：256GB+
显卡：16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）。
适用场景：适合企业级复杂任务，比如长文本理解与生成。
预计费用：20000～30000。 -
DeepSeek-R1-32B
CPU：16 核+
内存：64GB+
硬盘：256GB+
显卡：24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）。
适用场景：适合高精度专业领域任务，比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高，需要高端的 CPU 和显卡，适合预算充足的企业或研究机构使用。
预计费用：40000～100000。
- 超大型模型
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DeepSeek-R1-70B
CPU：32 核+
内存：128GB+
硬盘：256GB+
显卡：多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）。
适用场景：适合科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。
预计费用：400000+。 -
DeepSeek-R1-671B
CPU：64 核+
内存：512GB+
硬盘：512GB+
显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）。
适用场景：适合超大规模 AI 研究或通用人工智能（AGI）探索。
