本地部署DeepSeek模型对显卡的要求根据模型大小而变化，小模型如1.5B至7B可选用RTX 3060等消费级显卡，中等模型如13B/14B建议RTX 3090或4090，而大型模型70B及以上则需专业级显卡如A100或H100，并支持多卡并行。
DeepSeek系列模型的显卡需求因参数规模而异。对于1.5B至7B的小模型，GTX 1080（8GB显存）或RTX 3060（12GB显存）即可满足基本需求，尤其在启用4-bit量化后，显存占用可大幅降低，适合个人开发者和低资源场景。7B至13B中等模型推荐RTX 3090或4090显卡（24GB显存以上），这类显卡能支持更高精度的推理任务，同时兼顾性能与成本，例如RTX 4090的CUDA核心数和显存带宽能优化模型加载速度与响应效率。若运行32B至70B的大模型，则需显存容量超过24GB的专业显卡，如A100（40GB/80GB）或RTX 4090双卡并行，以满足显存需求并降低延迟；针对70B及以上的超大规模模型，多卡协同（如4x RTX 4090或A100集群）成为必要选择，同时需搭载高性能PCIe 5.0接口和充足供电支持。
除显卡外，硬件配置需整体匹配——CPU建议8核以上（如Ryzen 7/9或i7/i9），内存最低16GB（DDR5更佳），存储采用NVMe SSD以保证模型加载速度。若追求成本效益，可通过Ollama等工具量化模型至4-bit或8-bit，进一步降低硬件门槛，但需权衡精度损失。量化后，6-7年前的旧电脑（如GTX 1060+16GB内存）可勉强运行1.5B模型，现代主流配置（RTX 3060+32GB）则能流畅运行7B模型，兼顾效率与实用性。建议优先选择英伟达显卡以确保驱动和CUDA生态兼容性，避免使用新兴品牌显卡可能存在的适配问题。