在当今这个技术飞速发展的时代，DeepSeek R1凭借其独特的创新技术和极具吸引力的成本效益，引发了全世界的广泛关注。

首先，得聊聊DeepSeek R1的技术与性能。这款模型采用了前沿的架构和增强的注意力机制，信息处理和推理能力都能让人刮目相看。尤其是在数学和代码生成领域，它的准确性可以与OpenAI的顶尖产品不相上下，简直是个难得的“狠角色”！

另外，不得不提的还有它的成本效益。这款模型在AI开发和部署中简直是个“经济适用男”，预训练的价格远低于其他老牌模型，而且API服务的定价也超级有竞争力，令许多企业心动不已。

自从DeepSeek R1面世以来，它的亮眼表现和开源策略吸引了不少目光，已经有多个国际大佬和国内知名企业纷纷插上了这颗“科技明星”的翅膀。比如，华为云、腾讯云、阿里云、百度智能云等国内知名云平台都表示已对DeepSeek R1进行了强力支持，推动国产GPU与之完美适配，让AI技术更深入民心。

不仅如此，英伟达、微软、亚马逊这样的国际科技巨头也没有闲着，它们迅速搭建起与DeepSeek R1的连接，推出基于该模型的多款产品或服务，力图在这场AI浪潮中抢占先机。

DeepSeek R1火得一塌糊涂，难免让人心动，不如自己来试试？有两个方法可以让你在家也感受到这款671B参数版模型的魅力，快来看看吧！

方法一：本地算力部署

DeepSeek R1的6710亿参数可不是开玩笑的，硬件要求那是相当高的。如果你想亲自部署这个大佬，建议考虑以下配置：

• 内存和显存：最好有200GB以上的内存和显存总和，别想轻松过关。
• 存储：由于模型文件庞大，强烈推荐使用至少2TB的高速SSD存储，这样读取速度才不会拖后腿。
• 处理器（CPU）：一颗强大的多核CPU是必不可少的，比如Intel Xeon或者AMD EPYC系列，可以满足这些庞大计算的需求。
• 图形处理单元（GPU）：你至少需要一块NVIDIA A100 Tensor Core GPU（40GB显存），如果能多张GPU卡加持，那推理速度就更棒啦！

不过得提醒你一点，完整的671B MoE模型文件足足占用了720GB的空间，对于大部分人来说，这可是一道高门槛。为了降低部署难度，采用量化技术是个不错的选择，通过动态量化技术将模型体积压缩到最小131GB。

举个我个人的例子，我的电脑配置是64GB内存加上英伟达4090显卡，尝试本地部署量化后的R1全参数模型。

首先，ollama官网下载了Ollama工具，

然后在命令行输入：

ollama run SIGJNF/deepseek-r1-671b-1.58bit。

可是，由于我的内存不够大，我还得设置虚拟内存。

验证效果的时候，虽然可以运行出结果，但生成速度简直慢到让我怀疑人生，基本无法正常使用。

因此对于大多数个人用户来说，建议选择本地安装蒸馏后的轻量化模型，具体参数大小可以按需选，

记住：参数越多，模型就越“聪明”哦。

方法二：调用服务商算力部署

如果你的本地硬件实在太捉襟见肘，不妨试试通过API调用来体验这款满血版R1模型。你只需先申请DeepSeek R1的API，访问这两个链接之一：

• 官方网址：https://platform.deepseek.com/api_keys
• 硅基流动：https://cloud.siliconflow.cn/i/NJ5dwxwX

申请到API Key后，记得在你常用的浏览器（谷歌或火狐）中添加插件Page Assist。

安装插件后，在右上角点击“设置”，输入你的API Key和设置语言。

最后，别忘了在左上角选择想要使用的模型DeepSeek V3或R1，这样就可以开始你的DeepSeek R1之旅了！

快来动手试试吧！希望你能在这个体验中找到乐趣与灵感！如果有什么问题或者心得，随时分享哦！

总而言之

DeepSeek R1凭借着开源与低成本高性能的优势，迅速成为全球AI领域的焦点。随着越来越多的公司和开发者加入这场AI革命，DeepSeek的影响力势必将进一步扩大，期待它在未来带给我们的更多惊喜！