​​4060ti显卡在合理配置下可部署7B至14B参数的DeepSeek量化模型（如14B Q4_K_M版本生成速度约6 token/s），但运行32B参数模型则存在性能瓶颈且需启用显存优化技术。​​

DeepSeek 32B参数模型官方占用显存约20GB，​​4060ti的16GB显存无法直接运行​​，需使用量化技术（如Q4_K_M将14B模型压缩至5-6GB）降低需求，但32B模型即使量化后仍超出显存容量，需依赖内存交换（效率低导致速度慢至数分钟/轮次）。当前实测14B模型在启用40-30% GPU卸载时表现相对稳定，但部分问题回答准确性下降。

1. ​​硬件限制与适配方案​​：4060ti基于Ada架构的16GB显存适合7B或14B模型（原FP16显存需求分别为28GB、56GB），经量化后可容纳至14B（Q4_K_M仅需5GB），但32B模型必须借助云服务或更高配显卡（如4090需24GB显存）。
2. ​​部署工具选择​​：Ollama支持DeepSeek 32B参数模型（混合GPU/CPU运行显存占用约70%），但速度受限；LM Studio手动部署时可选择4-bit量化版本（需调整路径配置），其界面更友好适配非技术人员。
3. ​​性能与兼容性权衡​​：高量化版本（如Q4_K_M）虽降低显存需求但推理精度下降，且生成速度仅6 token/s；若尝试32B模型，需关闭后台应用或升级128GB内存配合交换空间使用，但实际体验远逊于满参数版。
4. ​​替代方案​​：若需完整功能，可使用16GB显存运行7B版本或选择联网插件（如Page Assist）辅助，但本地推理复杂问题仍受限制。

建议根据需求灵活调整：追求低门槛体验选量化14B模型；需高流畅度改用云服务或低参数版本；强性能需求则升级显卡至4070及以上并确保搭配高速内存。工具配置时注意CUDA驱动与PyTorch版本匹配，避免兼容性问题影响部署效率。