- 对于中小型模型的推理任务 ，使用GTX 1060（6GB显存）和16GB RAM的配置是足够的。
- 对于满血版的deepseek-R1 ，理论上起码需要350GB以上的显存/内存才能够部署FP4的量化版本，建议使用专业服务器，并在1T内存+起码双H100 80G的推理服务器实现。
- 对于DeepSeek R1-Lite ，适用于个人PC/边缘服务器，搭配RTX 3090/4090等显卡，显存占用8-12GB，可实现高吞吐（100+tokens/s）。
- 对于DeepSeek R1-Standard ，用于企业级服务/科研计算，需要2×A6000/A100等硬件，搭配vLLM、DeepSpeed，显存占用48-64GB，可进行专业级推理。
- 对于蒸馏定制版 0.5-7B ，适用于垂直领域（金融/医疗），可按需选择硬件，通过Hugging Face+LoRA实现领域任务优化。
- 低配置 ：8GB内存（推荐DeepSeek-R1-1.5B）
- 中配置 ：16GB内存（推荐DeepSeek-R1-7B）
- 高配置 ：32GB+内存（推荐DeepSeek-R1-Standard或满血版的deepseek-R1）
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