DeepSeek70B模型大约需要140GB的存储空间。这一存储需求主要源于其700亿参数规模，采用16位浮点数（FP16）精度存储，每个参数占用2字节。实际部署时可能因框架、中间数据或量化方式不同而略有差异。
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参数规模决定存储基础
DeepSeek70B包含700亿参数，是存储占用的核心因素。若以FP16格式存储，总空间计算为：700亿×2字节=140GB。若使用更高精度（如FP32），存储需求会翻倍至280GB。 -
量化技术可大幅压缩空间
通过4位量化（如GPTQ），可将模型压缩至约35GB，同时保持较好性能。但低比特量化可能影响推理精度，需权衡存储与效果。 -
框架与运行时开销
实际部署时，框架（如PyTorch）的模型加载、缓存等操作可能额外增加数GB临时存储，尤其在资源受限环境中需预留缓冲空间。 -
硬件适配影响存储形式
GPU显存容量（如A100 80GB）常限制单卡加载完整模型的能力，此时需采用多卡并行或磁盘交换技术，间接增加存储管理复杂度。
DeepSeek70B的存储占用可通过量化或分布式方案优化，但基础需求仍较高。选择存储策略时需综合考虑硬件条件、推理速度与模型精度需求。
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