20g是多少mb存储空间 20gb内存是多少个g内存

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最近在Reddit上看到一个热门讨论，主题是如何在资源有限的情况下本地运行DeepSeek-R1-0528模型。

《你也能在本地运行DeepSeek-R1-0528了！（最底层20GB）内存）》[1]一、模型简介

DeepSeek-R1-0528是由DeepSeek发布的最新一代推理模型，参数量高达6710亿（671B），官方给出其性能可与OpenAI的o3和o4-mini-high相匹敌。

原始模型模型模型715GB，对存储和算力要求极为严苛。团队开发的动态量化技术（如1.78位、2位等），该模型被压缩至约168GB，压缩率接近 80，大幅降低了本地运行比例，使得消费级设备也能承载。

另外，DeepSeek还推出了基于Qwen3架构的8B升级版模型，性能接近Qwen3（235B），非常适合硬件配置较低的用户使用。二、运行671B完整模型的配置要求与性能表现

完整版R1的GGUF模型文件获取地址[2]

最低配置：内存：20GB RAM（可勉强启动完整671B模型）存储：至少190GB磁盘空间（量化后模型为168GB）推理速度：约1 token/s，适合基础功能测试，响应较慢

推荐配置：内存：64GB或更高，显着改善加载和推理体验显卡：例如RTX 3090（24GB显存），推理速度接近3 token/s 存储建议：建议备件200GB以上空间，用于模型文件及存储

理想内存配置：总显存内存配置≥120GB（如单张H100 GPU高端），推理速度接近5 tokens/s方案：3x H100 GPU（成本约7.5万美元），接近14 tokens/s，适用于企业级本地部署

轻量选择：8B升级版本可在低配设备上流畅运行，例如接入16GB RAM的Android手机或M系列芯片的iPad。其表现接近GPT-3/3.5水平，移动设备上可达约3.5 tokens/s，桌面端则更快。三、技术实现与部署方法

详细部署教程见[3]

量化技术：Unsloth推出团队了UD-Q4_K_XL、Q2_K_L等动态量化格式，兼容llama.cpp、Ollama等主干推理引擎。这些格式将模型从715GB压缩到168GB，同时要求获得原始精度。

提供多种精度选项：Q8：高保真，适合高性能设备bf16：精度与效率平衡Q2_K_L：专为低配设备优化

相关文档参见Unsloth官方指南（https：//www.php.cn/link/794c58ac5bc1a201c0dd171621d565bd GGUF格式如模型DeepSeek-R1-0528-GGUF：TQ1_0 [4]

运行方式：使用 Ollama 加载：ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF：TQ1_0或直接从 HuggingFace 下载模型文件参数建议：温度设置 0.6可减少输出重复；编码任务中可关闭“思考”模式（/no_think）以提升效率

平台支持：支持LM Studio、Ollama、MLX（Apple 等主流框架移动端：8B模型可在iPhone 16 Pro或M系列iPad上通过MLX运行，但长时间高负载可能引发设备过热Android设备（16GB RAM）运行7B级模型接近3.5 tokens/s，需注意内存管理崩溃四、社区反馈精选（Reddit用户热议）

性能实测：有用户设备在RTX 5090上运行70B另一个模型（Q4KM），速度速率1-2 tokens/s，未达到预期。Unsloth建议配置64GB内存以提升表现。另一个用户使用220GB DDR4内存2x RTX 3090（共48GB显存）运行131GB模型，速度稳定在1.5–2.2 tokens/s，称这是家用设备运行671B模型的重大突破。 32核Epyc CPU（无独立GPU）环境下运行Q4 量化模型，速度达到6-9 tokens/s，证明纯CPU感应的吸气。

模型行为观察：DeepSeek-R1对系统提示词极其敏感，合理调整提示可显着提升输出质量，甚至在某些复杂任务中超越Gemini 2.0 Flash和OpenAI o1预览。“越狱”测试中模型成功演奏“horny” bot”，提出了增加的灵活性，但也引发了关于调整模型与原版本能力差异的讨论。

硬件与成本考量：完整 671B 模型成本运行极大，例如 3x H100 GPU 需约 7.5 万美元，普通用户更倾向于选择增加版本。一位用户用 16 块二手 Tesla M40（总投入约 7500 美元）运行 Q3KM模型，速度尚可，但功耗极高。社区普遍认为 RTX 3090 等消费级显卡显卡，建议优先提升内存容量。

模型争议：部分用户质疑 Ollama 上面的“DeepSeek R1”实际上是 Qwen 或 Llama 的更新版本，并非完整的 R1。Unsloth 官方说明：这些是官方发布的 8B 更新模型，专为低配设备设计。8B 模型在代码方面表现突出，但其实缺乏网页访问和 PDF 解析能力，需要依赖外部工具集成。

未来期待：社区强烈期待 DeepSeek 生成推出 30B 或 32B提出最佳模型，认为其可能成为本地运行的平衡点。有人提议开发类似Claude Code的本地智能代理，结合R1-0528的强烈推理能力，拓展实际应用场景。

五、总结与展望

DeepSeek-R1-0528借助Unsloth的自定义动态技术，成功实现了从高端服务器到普通用户的跨平台部署。无论是20GB内存启动的入门配置，还是H100负载的高性能方案，都能找到适用的进一步场景。8B调整模型推动了移动端大模型的加剧。

然而，完整671B模型仍面临硬件成本高、提高版本性能缩水、移动设备稳定性不足等问题。未来，DeepSeek 与 Unsloth 若能推出 30B/32B 中型模型、优化移动端支撑、增强生态兼容性，将极大促进本地大型模型的广泛应用。

我默默期待：DeepSeek 何时会发布 32B

参考资料

[1]现在你可以在本地设备上运行 DeepSeek-R1-0528 了！（最低需 20GB 内存）： https：//www.php.cn/link/bac5c16e8ddd5aba46bf99b19c05fe93

[2]完整版R1的GGUF模型文件下载链接： https：//www.php.cn/link/83ceae014fabf2e56e69da4b132f4f6b

[3]完整运行指南： https：//www.php.cn/link/6b6fc5fd25aa13116ac6f9bbb1812fb8

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