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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）》[1]
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[ 2]
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1token/s，适合基础测试但速度较慢。
推荐配置：
RAM：64GB或更高，显著提升体验。
GPU：如RTX3090（24GBVRAM），可达3tokens/s。
存储：建议200GB+以容纳模型和临时文件。
最佳配置：
VRAM+RAM：总和120GB以上（如1xH100GPU），可实现5+tokens/s。
高端配置：如3xH100GPU（约7. 5万美元），速度可达14tokens/s，适合企业级应用。
蒸馏模型：
8BQwen3蒸馏版本适合低配设备（如16GBRAM的Android设备或M系列iPad），性能接近GPT-3/3. 5，速度约3. 5tokens/s（移动设备）或更高（桌面设备）。
完整运行指南[ 3]
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）。
推理设置：
安装：通过Ollama运行（如ollamarunhf. 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LMStudio、Ollama、MLX（Apple设备）等，适合不同平台。
移动设备支持：
8B蒸馏模型可在iPhone16Pro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（16GBRAM）运行7B模型可达3. 5tokens/s，但需优化以避免崩溃。
性能与优化：
用户在RTX5090上运行70B蒸馏模型（Q4KM），速度仅1-2tokens/s，低于预期。Unsloth建议搭配64GBRAM以提升性能。
另一用户使用220GBDDR4RAM和2xRTX3090（48GBVRAM）运行131GB模型，速度达1. 5-2. 2tokens/s，感叹家用设备运行671B模型的突破。
在32核EpycCPU（无GPU）上运行Q4量化模型可达6-9tokens/s，证明CPU推理的可行性。
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Gemini2. 0Flash和OpenAIo1preview。
“越狱”测试显示模型灵活性，如成功扮演“hornybot”，但也引发了对蒸馏模型与完整模型能力差异的讨论。
硬件与成本：
运行完整671B模型需高昂硬件（如3xH100GPU，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TeslaM40（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RTX3090）的性价比，建议优先选择高RAM配置。
蒸馏模型争议：
部分用户质疑Ollama上的“DeepSeekR1”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。
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ClaudeCode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20GBRAM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？
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参考资料
完整版R1的GGUF模型文件下载链接:https ://huggingface. co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF
完整运行指南:https ://docs. unsloth.ai/basics/deepseek-r1-0528
