​​运行DeepSeek 671B模型至少需要512GB内存，推荐1TB以上容量以确保流畅处理大规模参数和中间计算结果​​。这一配置适用于服务器集群环境，需搭配64核以上CPU及多块高端GPU（如NVIDIA A100/H100）协同工作，满足模型的高性能计算需求。

内存需求的核心在于模型参数量与数据吞吐效率。671B版本参数规模达6710亿，半精度加载时显存需求超1300GB，而系统内存需与之匹配以避免瓶颈。量化技术（如4-bit）可降低显存占用至300GB左右，但内存仍需保持512GB基础线。实际部署中，多节点分布式训练或推理场景需额外预留内存空间，用于数据集缓存和并行通信。

硬件协同配置直接影响内存利用率。64核以上CPU（如Intel Xeon/AMD EPYC）能高效调度任务，减少内存等待延迟；高速NVMe存储加速数据加载，间接缓解内存压力。若采用34块80GB显存的GPU集群，系统内存建议与总显存持平（2.72TB），但企业级应用通常以512GB为起步标准。

总结来看，内存配置需结合量化策略、硬件架构及使用场景综合权衡。对于本地部署，512GB是底线，而专业级应用建议升级至1TB以上，配合散热与高带宽网络构建完整解决方案。