==================2025-2-15=====更新
国外第三方：SambaNova，192tokes/s，目前用的速度最快的第三方
==================2025-2-14=====更新
目前在用的火山云引擎 （国内最精准），腾讯云的白嫖Deepseek满血方案，它们更快，之前的硅基流动，用户太多，也卡了。
大家会发现DeepSeek经常不能用，那是因为DeepSeek受到了大规模恶意攻击，IP地址都在美国。
如果你遇到使用的时候，提示服务器繁忙，就大概率是被攻击了。
由于DeepSeek是开源生态，模型都提供了，所以有一种解决方案是本地部署，然后利用一些第三方软件来接入这个模型来使用。
最近我看很多博主写了很多这方面的教程，一些不明真相的人就跟着去本地搭建，然后本地接入使用，其实这有很大的缺陷：
一方面电脑配置制约了你选择的模型，我个人4090显卡的电脑顶多只能跑32b，再往上就跑不了，又卡又慢。
另一方面你可知道满血版本模型是671b的，个人电脑基本无望，你如果电脑配置不高，运行了7b这种低参数的模型，这种低配版本的没啥意思好吧，效果绝对不好的，只是个玩具。
可能有些人对这些不同数值的模型不大理解，这里简单说明下。
下面列车各个模型需要的配置和价格大家可以参考下
不同模型版本对应的需求如下：
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，这个版本普通人是能够得着的。
2. 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，这个版本普通人也行。
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，这个版本咬咬牙也能上。
3. 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，这个对 3000 工资的小编来说还是算了。
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，算了。
4. 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+，这是老板考虑的，不该我去考虑。
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。
预计费用：20000000+，这是投资人考虑的，不该我去考虑。
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