​​DeepSeek本地部署对电脑配置的核心要求是：显存、内存、CPU和存储需协同匹配，不同参数模型需求差异显著。​​7B量化版最低需GTX 1080显卡+16GB内存，而70B模型需多卡并行；​​Linux系统效率比Windows高10%-15%​​，且​​量化技术可降低显存占用但牺牲少量精度​​。

1. ​​GPU显存决定模型上限​​：7B模型需8GB显存（如RTX 3060），13B需24GB显存（如RTX 4090），70B需多张A100显卡。显存不足会导致生成速度骤降甚至崩溃，CUDA核心数比显存容量更关键。

2. ​​CPU与内存协同支撑​​：7B模型需8核CPU（如i7）+16GB DDR4，32B模型需16核CPU（如i9）+64GB DDR5。内存带宽影响数据吞吐，DDR5能显著提升大模型响应速度。

3. ​​存储与系统优化​​：至少20GB SSD空间加载7B模型，70B模型需1TB NVMe SSD。Linux系统（如Ubuntu）比Windows性能提升15%，Ollama工具可简化部署流程。

4. ​​量化技术的取舍​​：4-bit量化将7B模型显存从13GB压缩至4.2GB，但损失8%精度。低配设备可牺牲精度换速度，高精度任务需满血版配置。

​​提示​​：谨慎选择“预装DeepSeek”的高价整机，自行部署性价比更高；未来GDDR7显存和PCIe 5.0接口可能进一步降低硬件门槛。