DeepSeek 本地部署配置清单
1. 小型模型
● DeepSeek-R1-1.5B
CPU：最低 4 核
内存：8GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 1.5-2GB）
显卡：非必需（纯 CPU 推理）。
适用场景：本地测试，自己电脑上可以配合 Ollama 轻松跑起来。
预计费用：2000～5000。
1. 中型模型
● DeepSeek-R1-7B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：本地开发和测试，可以处理一些中等复杂度的自然语言处理任务，比如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统等。
预计费用：5000～10000。
● DeepSeek-R1-8B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：适合需要更高精度的轻量级任务，比如代码生成、逻辑推理等。
预计费用：5000～10000。
1. 大型模型
● DeepSeek-R1-14B
CPU：12 核+
内存：32GB+
硬盘：256GB+
显卡：16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）。
适用场景：适合企业级复杂任务，比如长文本理解与生成。
预计费用：20000～30000。
● DeepSeek-R1-32B
CPU：16 核+
内存：64GB+
硬盘：256GB+
显卡：24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）。
适用场景：适合高精度专业领域任务，比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高，需要高端的 CPU 和显卡，适合预算充足的企业或研究机构使用。
预计费用：40000～100000。
1. 超大型模型
● DeepSeek-R1-70B
CPU：32 核+
内存：128GB+
硬盘：256GB+
显卡：多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）。
适用场景：适合科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。
预计费用：400000+。
● DeepSeek-R1-671B
CPU：64 核+
内存：512GB+
硬盘：512GB+
显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）。
适用场景：适合超大规模 AI 研究或通用人工智能（AGI）探索。
Source: https://mp.weixin.qq.com/s/dkMg_OHgma1HcPhIwhErmA
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 汉祖大帝)
1. 小型模型
● DeepSeek-R1-1.5B
CPU：最低 4 核
内存：8GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 1.5-2GB）
显卡：非必需（纯 CPU 推理）。
适用场景：本地测试，自己电脑上可以配合 Ollama 轻松跑起来。
预计费用：2000～5000。
1. 中型模型
● DeepSeek-R1-7B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：本地开发和测试，可以处理一些中等复杂度的自然语言处理任务，比如文本摘要、翻译、轻量级多轮对话系统等。
预计费用：5000～10000。
● DeepSeek-R1-8B
CPU：8 核+
内存：16GB+
硬盘：256GB+（模型文件约 4-5GB）
显卡：推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3070/4060）。
适用场景：适合需要更高精度的轻量级任务，比如代码生成、逻辑推理等。
预计费用：5000～10000。
1. 大型模型
● DeepSeek-R1-14B
CPU：12 核+
内存：32GB+
硬盘：256GB+
显卡：16GB+ 显存（如 RTX 4090 或 A5000）。
适用场景：适合企业级复杂任务，比如长文本理解与生成。
预计费用：20000～30000。
● DeepSeek-R1-32B
CPU：16 核+
内存：64GB+
硬盘：256GB+
显卡：24GB+ 显存（如 A100 40GB 或双卡 RTX 3090）。
适用场景：适合高精度专业领域任务，比如多模态任务预处理。这些任务对硬件要求非常高，需要高端的 CPU 和显卡，适合预算充足的企业或研究机构使用。
预计费用：40000～100000。
1. 超大型模型
● DeepSeek-R1-70B
CPU：32 核+
内存：128GB+
硬盘：256GB+
显卡：多卡并行（如 2x A100 80GB 或 4x RTX 4090）。
适用场景：适合科研机构或大型企业进行高复杂度生成任务。
预计费用：400000+。
● DeepSeek-R1-671B
CPU：64 核+
内存：512GB+
硬盘：512GB+
显卡：多节点分布式训练（如 8x A100/H100）。
适用场景：适合超大规模 AI 研究或通用人工智能（AGI）探索。
Source: https://mp.weixin.qq.com/s/dkMg_OHgma1HcPhIwhErmA
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我用夸克网盘分享了「掘金小册（前端小册+后端小册）」，点击链接即可保存。打开「夸克APP」，无需下载在线播放视频，畅享原画5倍速，支持电视投屏。
pan.quark.cn
夸克网盘分享
夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品，功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料，目前支持Android、iOS、PC、iPad。
11 个帖子 - 11 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: tomm)
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夸克网盘是夸克推出的一款云服务产品，功能包括云存储、高清看剧、文件在线解压、PDF一键转换等。通过夸克网盘可随时随地管理和使用照片、文档、手机资料，目前支持Android、iOS、PC、iPad。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: tomm)
民政部：2024年结婚登记人数610.6万对，较2023年768万对同比下降20.5%。创45年新低。
2024年4季度民政统计数据
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via LINUX DO - 热门话题 (author: youtiaozhuazhua)
2024年4季度民政统计数据
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一不小心手滑输错了linux.do的网址，结局万万没想到…
如题，手滑把 linux.do 的网址不小心输成了 linuc.do 🤣
结果居然被跳转回 linux.do 了 😂
咱们L站佬友这么有实力嘛 每年50刀呢 😁
31 个帖子 - 21 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: shc)
如题，手滑把 linux.do 的网址不小心输成了 linuc.do 🤣
结果居然被跳转回 linux.do 了 😂
咱们L站佬友这么有实力嘛 每年50刀呢 😁
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够了够了！感谢各位老铁！见个世面马上回来！
够了够了 感谢各位老铁 俺就去见见世面 过两天就回来了
31 个帖子 - 25 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 二月半)
够了够了 感谢各位老铁 俺就去见见世面 过两天就回来了
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即将进入 Lv 3 级结丹期，感谢诸位道友助力
在通过 LV 1 练气期考核之后，成功加入了 L 站宗门。
在 L 站里通过与诸位道友交流学习以及自身的努力，成功进入 LV2 筑基期，稳定根基。
现又通过几十日的磨砺，即将进入 LV3 结丹期，不才在此感谢诸位道友的助力，以及这一段时间的帮助！
47 个帖子 - 31 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 桑榆)
在通过 LV 1 练气期考核之后，成功加入了 L 站宗门。
在 L 站里通过与诸位道友交流学习以及自身的努力，成功进入 LV2 筑基期，稳定根基。
现又通过几十日的磨砺，即将进入 LV3 结丹期，不才在此感谢诸位道友的助力，以及这一段时间的帮助！
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via LINUX DO - 热门话题 (author: 桑榆)
佬友们有推荐的小平板吗
最近想买个小尺寸的平板。用途主要是打打游戏，玩模拟器（yuzu，vita3k），用终端模拟器（termux），看漫画，还有用winlator。目前比较看好联想的y700三代（pdd价格2650，16+512），佬友们有什么推荐吗。或者等小米的小平板，据说是8.8寸，处理器是天玑9400，但第三季度上。
23 个帖子 - 14 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Quill)
最近想买个小尺寸的平板。用途主要是打打游戏，玩模拟器（yuzu，vita3k），用终端模拟器（termux），看漫画，还有用winlator。目前比较看好联想的y700三代（pdd价格2650，16+512），佬友们有什么推荐吗。或者等小米的小平板，据说是8.8寸，处理器是天玑9400，但第三季度上。
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Quill)
LobeChat 新年第二弹：秒开优化！
承蒙各位佬友厚爱，开工第一件事就是把节内做的性能优化方案搞完上线了~ 🥳 这也是 来征集一波大家 2025 年对 LobeChat 的期待 这里提到的第一个关键迭代！
也超级感谢1.51.4 ~1.52.x 版本不稳定期间大家的诸多反馈 🙏 经过三四天的疯狂修 bug ，目前最新版应该基本稳定下来了！欢迎大家来测试体验新版本~ 😋
目前我自己拿
详细数据：
Vercel 部署模式
v1.51.3: 平均 2.3s
v1.52.11: 平均 160ms
Zeabur 部署模式
v1.51.3：平均 2.1s
v.1.52.9: 平均 215ms
自部署服务器
一台 2C8G ，在 HK 的服务器：
纯 IP + 端口模式访问：
v1.51.3: 平均 3.7s
v1.52.9
禁用浏览器缓存: 平均 1.9s
不禁用浏览器缓存（这是大家浏览器默认的配置）: 平均 73 ms
HTTPS 域名 + Cloudflare 小黄云代理访问：
v1.51.3：平均 3.3s
v1.52.9
禁用浏览器缓存：首次 5.2s ，后续平均 279ms ，全部平均 1.26s
不禁用浏览器缓存: 平均 289 ms
如何优化的
感兴趣我们的整个优化实现的小伙伴，可以移步：[RFC] 082 - 应用页面打开速度优化 · lobehub/lobe-chat · Discussion #5461 · GitHub 这里来围观下我们的整个优化方案的迭代思路，包括这些天社区小伙伴们一起捉的 bug和一些有深度探讨~
也欢迎大家给一些自己实际部署的一手体验反馈，帮助我们更进一步了解本次性能优化的实际效果！
65 个帖子 - 38 位参与者
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via LINUX DO - 热门话题 (author: Arvin Xu)
承蒙各位佬友厚爱，开工第一件事就是把节内做的性能优化方案搞完上线了~ 🥳 这也是 来征集一波大家 2025 年对 LobeChat 的期待 这里提到的第一个关键迭代！
也超级感谢1.51.4 ~1.52.x 版本不稳定期间大家的诸多反馈 🙏 经过三四天的疯狂修 bug ，目前最新版应该基本稳定下来了！欢迎大家来测试体验新版本~ 😋
目前我自己拿
/chat 页面为例评估的首屏加载性能，汇总表格如下：详细数据：
Vercel 部署模式
v1.51.3: 平均 2.3s
v1.52.11: 平均 160ms
Zeabur 部署模式
v1.51.3：平均 2.1s
v.1.52.9: 平均 215ms
自部署服务器
一台 2C8G ，在 HK 的服务器：
纯 IP + 端口模式访问：
v1.51.3: 平均 3.7s
v1.52.9
禁用浏览器缓存: 平均 1.9s
不禁用浏览器缓存（这是大家浏览器默认的配置）: 平均 73 ms
HTTPS 域名 + Cloudflare 小黄云代理访问：
v1.51.3：平均 3.3s
v1.52.9
禁用浏览器缓存：首次 5.2s ，后续平均 279ms ，全部平均 1.26s
不禁用浏览器缓存: 平均 289 ms
如何优化的
感兴趣我们的整个优化实现的小伙伴，可以移步：[RFC] 082 - 应用页面打开速度优化 · lobehub/lobe-chat · Discussion #5461 · GitHub 这里来围观下我们的整个优化方案的迭代思路，包括这些天社区小伙伴们一起捉的 bug和一些有深度探讨~
也欢迎大家给一些自己实际部署的一手体验反馈，帮助我们更进一步了解本次性能优化的实际效果！
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