​​电脑本地运行DeepSeek是否吃显卡？关键结论是：取决于模型版本——小参数模型（如1.5B）可纯CPU运行，而大模型（如70B）需多卡并行，显存需求从4GB到80GB不等。​​

1. ​​模型版本决定硬件需求​​
   DeepSeek-R1-1.5B等轻量级版本对显卡无硬性要求，4GB显存的GTX 1650即可加速；7B/8B版本推荐8GB显存（如RTX 3070）；14B以上需高端显卡（如RTX 4090或A100），70B级需多张A100 80GB协同计算。

2. ​​GPU与CPU的效能差异​​
   GPU凭借并行计算优势显著提升推理速度，尤其适合长文本生成等高负载任务；CPU虽能运行小模型，但处理大规模矩阵运算时效率较低，仅适合资源受限场景。

3. ​​显存占用动态变化​​
   对话时GPU显存消耗受序列长度、批处理量影响，可通过nvidia-smi实时监控。例如，32B模型单次推理可能占用24GB显存，而多任务并发需预留额外空间。

4. ​​低配设备的替代方案​​
   通过API调用云端模型（如硅基流动服务）可绕过本地硬件限制，或选择优化后的轻量化部署工具（如Ollama），平衡性能与资源消耗。

​​总结​​：DeepSeek的显卡需求呈阶梯式增长，用户应根据模型规模、任务复杂度及预算灵活选择部署方案，优先匹配显存与计算力以避免性能瓶颈。