20GB 内存，本地运行 DeepSeek-R1-0528

20GB 内存，本地运行 DeepSeek-R1-0528

大家好，我是 Ai 学习的老章

Reddit 看到一个帖子，探讨如何极限情况下运行 DeepSeek-R1-0528

《现在你可以在本地设备上运行 DeepSeek-R1-0528 了！（最低需 20GB 内存）》

DeepSeek-R1-0528 是 DeepSeek 推出的最新推理模型，参数规模高达 671 亿（671B），性能据称可媲美 OpenAI 的 o3 和 o4-mini-high。

原始模型需要 715GB 存储空间，对硬件要求极高。通过 Unsloth 团队的动态量化技术（如 1.78-bit、2-bit 等），模型大小压缩至 168GB（约 80% 压缩），显著降低了运行门槛，使其可在消费级设备上运行。

此外，DeepSeek 还提供了基于 Qwen3 的 8B 蒸馏版本，性能接近 Qwen3（235B），适合低配设备用户

完整版 R1 的 GGUF 模型文件下载链接

1. 最低配置：• RAM：20GB（最低运行完整 671B 模型）。• 存储：190GB 磁盘空间（量化后 168GB）。• 性能：约 1 token/s，适合基础测试但速度较慢。2. 推荐配置：• RAM：64GB 或更高，显著提升体验。• GPU：如 RTX 3090（24GB VRAM），可达 3 tokens/s。• 存储：建议 200GB+ 以容纳模型和临时文件。3. 最佳配置：• VRAM+RAM：总和 120GB 以上（如 1x H100 GPU），可实现 5+ tokens/s。• 高端配置：如 3x H100 GPU（约 7.5 万美元），速度可达 14 tokens/s，适合企业级应用。4. 蒸馏模型：• 8B Qwen3 蒸馏版本适合低配设备（如 16GB RAM 的 Android 设备或 M 系列 iPad），性能接近 GPT-3/3.5，速度约 3.5 tokens/s（移动设备）或更高（桌面设备）。

完整运行指南

1. 量化技术：• Unsloth 开发了动态量化格式（如 UD-Q4_K_XL、Q2_K_L），支持多种推理引擎（如 llama.cpp、Ollama）。这些格式将模型从 715GB 压缩至 168GB，同时尽量减少精度损失。• 提供多种量化选项：Q8（高精度）、bf16（平衡）、Q2_K_L（低配设备优化）。• Unsloth 文档详细说明了量化流程（https://docs.unsloth.ai/basics/unsloth-dynamic-2.0-ggufs），并支持GGUF格式（如DeepSeek-R1-0528-GGUF:TQ1_0）2. 推理设置：• 安装：通过 Ollama 运行（如 ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF:TQ1_0）或直接从HuggingFace下载模型。• 参数调整：推荐温度设为 0.6 以减少输出重复或不连贯问题。禁用“思考”模式（/no_think）可优化编码任务。• 框架支持：兼容 LM Studio、Ollama、MLX（Apple 设备）等，适合不同平台。3. 移动设备支持：• 8B 蒸馏模型可在 iPhone 16 Pro 或 M 系列 iPad 上通过 MLX 框架运行，但高负载可能导致过热。Android 设备（16GB RAM）运行 7B 模型可达 3.5 tokens/s，但需优化以避免崩溃。1. 性能与优化：• 用户在 RTX 5090 上运行 70B 蒸馏模型（Q4KM），速度仅 1-2 tokens/s，低于预期。Unsloth建议搭配64GB RAM 以提升性能。• 另一用户使用 220GB DDR4 RAM 和 2x RTX 3090（48GB VRAM）运行 131GB 模型，速度达 1.5-2.2 tokens/s，感叹家用设备运行671B模型的突破。• 在 32 核 Epyc CPU（无 GPU）上运行 Q4 量化模型可达 6-9 tokens/s，证明CPU推理的可行性。2. 模型行为：• DeepSeek-R1 对系统提示敏感，调整提示可显著提升输出质量，甚至在复杂任务上超越 Gemini 2.0 Flash 和 OpenAI o1 preview。• “越狱”测试显示模型灵活性，如成功扮演“horny bot”，但也引发了对蒸馏模型与完整模型能力差异的讨论。3. 硬件与成本：• 运行完整 671B 模型需高昂硬件（如 3x H100 GPU，约 7.5 万美元），普通用户更倾向于蒸馏模型。• 一位用户使用 16 块二手 Tesla M40（总成本约 7500 美元）运行 Q3KM 模型，速度尚可但功耗高。• 社区讨论了消费级硬件（如 RTX 3090）的性价比，建议优先选择高 RAM 配置。4. 蒸馏模型争议：• 部分用户质疑 Ollama 上的“DeepSeek R1”模型为 Qwen 或 Llama 的蒸馏版本，而非完整 R1。Unsloth 澄清这些是官方 8B 蒸馏模型，适合低配设备。• 8B 模型在编码任务中表现优异，但缺乏网页访问和 PDF 处理功能，需依赖外部框架。5. 未来期待：• 用户期待 DeepSeek 推出 30B 或 32B 蒸馏模型，认为其性能可能成为最佳本地模型。• 社区提议开发类似 Claude Code 的本地代理，结合 R1-0528 的推理能力，拓展应用场景。

五、总结与展望

DeepSeek-R1-0528 通过 Unsloth 的动态量化技术实现了在消费级设备上的运行，从最低 20GB RAM 到高端 H100 配置，满足了从个人爱好者到企业用户的多样化需求。8B 蒸馏模型进一步降低了硬件门槛，使移动设备用户也能体验大模型的威力。但完整 671B 模型存在高硬件成本、蒸馏模型与原始模型的性能差距、以及移动设备运行时的稳定性问题。未来，DeepSeek 和 Unsloth 可能通过推出中型蒸馏模型（如 30B）、优化移动端支持以及增强生态兼容性，进一步提升本地大模型的普及度。

我也在期待，DeepSeek 什么时候蒸 32B？