在DeepSeek大模型运行前引入量化技术，以牺牲部分精度换取速度，可以降低硬件需求。据Hugging Face基准测试，4-bit量化可将DeepSeek-R1版本（以下均以DeepSeek-R1版本为例）的7B参数量模型显存占用从13GB压缩至4.2GB，但会损失约8%的准确性。因此最低运行DeepSeek 7B模型要求如下：

1.GPU：英伟达GTX 1080（8GB显存）或同等性能显卡。这一显卡需要支持FP16计算，并且要兼容英伟达CUDA模型。在模型运行过程中，FP16计算能够在保证一定精度的前提下，显著提升计算效率，而CUDA模型则为英伟达显卡提供并行计算能力，两者对于模型的顺利运行至关重要。

2.CPU：4核以上，例如英特尔i5/i7或AMD Ryzen 5/7系列处理器。虽然大语言模型的计算主力通常是GPU，但CPU在数据预处理、任务调度等方面也发挥着不可或缺的作用，足够的核心数能够确保这些任务的高效执行。

3.内存：16GB DDR4内存。在模型运行时，内存需要存储模型参数、中间计算结果等大量数据，16GB的DDR4内存能够满足基本的存储需求，保证模型的正常运行。建议不要同时运行其他程序，否则可能会面临内存紧张。

4.存储：至少20GB固态硬盘容量。SSD的高速读写特性能够快速加载模型文件，减少等待时间。20GB的容量基本能够满足7B及以下参数量模型的4-bit量化版本的运行需求。