别被忽悠！Deepseek本地部署的硬件要求其实很低！视频最后有Deepseek R1大模型1.5b到671b本地部署真实的硬件需求表，可以对照选一个参数最大的部署。#deepseek #deepseekr1 #deepseek本地部署 #deepseek配置 #大模型

deepseekv4部署要求

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发布时间：2026-02-22 09:23

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再用一条视频说清楚，deepseek32B-FP16本地部署先来简单给没看过上一条视频的小伙伴们做一下前情提要：一位重庆的律师大哥找到社长，让我协助他完成deepseek 70B模型的本地部署，并且指定要FP16的版本，在社长给大哥推荐了临时用用、后期再换和地基打牢、稳步升级的两套方案后，律师大哥出于对成本的考虑，也从对70B FP16模型的追求，改到32B FP16+int8混合精度了，成本也成功的压缩到了1万3以内。今天就跟大伙聊一聊社长最后给大哥上了一套什么样的配置。
在说这个配置之前呢，社长要跟大伙儿聊一下上一条视频留下的坑。社长是真没想到这个坑能给大家带来那么多的争议，有说我推荐Intel 14700K和14900K不负责任的，有说我是为了清库存的，真是有点意思。其实问题就出在大家对于本地部署智能模型的电脑配置思路，在理解上出现了偏差，或者说还停留在个人配置游戏电脑的时代。所以厘清思路很重要。那么关于deepseek本地部署的电脑硬件在配置的选择上到底有哪些不同呢？什么样的配件组合能够发挥出AI模型本地部署的最优性能呢？今天社长就先跟大家好好唠唠这个话题。
用来本地部署的电脑，最重要的三个配件，那就是CPU、内存，还有显卡，它们就像组成水桶的最重要的三块木板，决定了这个水桶的装水上限，当然社长不是说其他配件就无足轻重了，它们也重要，只是重要程度和这仨相比，稍显逊色。
先来说说CPU。用于本地部署的CPU，对频率的要求没那么高，就算是好些年前那种主频只有两点几g的老服务器CPU，也能勉强扛起大旗，跑得动本地模型。那对于本地部署的CPU来说，啥更重要呢？那就是核心数和线程数，而且在这俩里头，核心数又占据主导地位。为啥呢？因为AI在深度学习的训练和推理过程中，会涉及大量的矩阵运算和数据并行处理。核心数越多，它能同时处理的任务和数据块就越多，计算效率自然而然就越高。相比之下，线程数的重要性就稍逊一筹了，当然同等核心数量下，线程数越多越好，比如说同样是16核心，一个32线程，一个24线程，运行同样的模型，一般来说线程数多的，在一定程度上能提高CPU的利用率和任务处理的并发度。根据实际使用经验，一般我们要做本地部署，无论是民用，还是商用，选择的CPU至少得16核心以上，线程数当然是多多益善了。
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