私有化部署DeepSeek

模型定位

DeepSeek-V3专注于自然语言处理、知识问答、内容创作等通用任务，目标是实现高性能与低成本的平衡，适用于智能客服、个性化推荐系统等场景。

DeepSeek-R1专为数学、代码生成和复杂逻辑推理任务设计，通过大规模强化学习（RL）提升推理能力，对标OpenAI o1系列。

硬件成本

INT4量化后的版本，原版FP32模型大小需要*8。

模型版本	模型大小	计算能力	文本质量	主要功能	CPU	显卡	内存	磁盘空间	成本（元
1.5B（15亿参数）	1.1GB	无	无	适合基础文本处理、情感分析、简单对话生成等	4C+	GTX1650或RTX2060+	8GB	50GB	2000元
7B（70亿参数）	4.7GB	提升367%	提升60%	能处理多领域应用，像问答系统、对话生成、基本文本总结	8C+	RTX3060	16GB	100GB	1万
8B（80亿参数）	4.9GB	提升14%	提升20%	适用于高质量对话生成、短文本总结、复杂问题解答等	8C+	RTX3060	32GB	100GB	1万
14B（140亿参数）	9GB	提升75%	提升30%	用于高级语言理解、长篇文本生成、高级推理等任务	12C+	RTX3080	64GB	200GB	2万
32B（320亿参数）	20GB	提升129%	提升40%	适合复杂推理任务、高级写作、长篇对话生成等	16C+	消费级RTX3090 24G、A100或V100	128GB	500GB	4万
70B（700亿参数）	43GB	提升119%	提升50%	用于深度语义理解、创意写作、多模态推理等高端应用	32C+	A100、V100显卡，可能还得多个显卡一起用	128GB	1TB	20万
671B（6710亿参数）	404GB	提升860%	提升100%	用于超高精度推理、大规模内容生成、跨领域深度理解等任务	工作站	A100或多个V100显卡，甚至需要集群支持	512GB	2TB	50万

显卡天梯图

综合模型的聪明程度，建议部署INT4量化后的32B。企业共500左右员工，考虑20并发，两张3090 24G勉强。

应用场景

智能问答系统：外挂企业知识库系统，解决一些简单的问题比如电脑设置问题等。

分析会议记录：TTS后总结。

分析邮件内容：把每日的邮件整理后总结出今日工作日报以及近期需要跟进的工作。

制作PPT、思维导图：生成markdown格式的文本后使用工具转成PPT或者思维导图…

OCR文字整理：使用本地OCR转文本后有错别字，使用deepseek整理文本。

项目优势

前端UI页面采用开源项目ChatBox等，知识库系统采用Fast GPT或Dify，均为开源软件无成本，因此仅需硬件一次性成本。