用RTX 4090显卡跑DeepSeek-R1，推荐优先选Q4_K_M量化的671B满血版，其次是14B或32B的量化版本，前提是依赖 KTransformers，如果学习起来麻烦，可以选择 Unsloth 推出的量化版本，这里还有个 Ollama 安装教程 DeepSeek R1 671B 本地部署教程：基于 Ollama 和动态量化。具体看你的需求是“追求极致能力”还是“更快的速度”。
1️⃣ RTX 4090 满血版（671B）也能跑？
是的！清华团队的 KTransformers 让单张4090显卡就能跑满血版。
- 显存需求：Q4_K_M量化版只需14GB显存，4090的24GB完全够用。
- 速度表现：预处理速度最高286词/秒，生成速度约14词/秒，一般人已经看不过来了。
- 适合场景：需要复杂推理的任务，比如写代码、多轮对话。
2️⃣ 如果嫌速度慢？试试小一点的版本
如果觉得14词/秒太慢，可以选更小的模型：
- 14B量化版：显存需求约6.5GB，生成速度更快，适合日常写作、翻译。
- 32B量化版：需要14.9GB显存，支持长文本处理（比如分析整篇论文）。
3️⃣ 为什么满血版反而能跑？
这里有个技术窍门：量化+计算卸载。
- 量化：把模型“压缩”到更小体积，比如4位量化（Q4）能减少70%显存占用。
- 计算卸载：把不重要的计算任务丢给CPU处理，只让GPU干最擅长的活。
4️⃣ 对比其他显卡方案
同样是跑满血版：
- H100显卡集群：需要几十万成本，速度更快但普通人用不起。
- 国产显卡：兼容性还不够，容易踩坑。
结论：4090是目前性价比最高的选择。
5️⃣ 部署小技巧
- 用
KTransformers框架能一键部署，还带ChatGPT同款界面。 - 如果遇到显存不足，可以试试“只激活6个专家”模式，速度能再快一点。
想体验最聪明的AI选671B量化版，想要流畅对话选14B/32B，4090都能hold住！
简体中文 
English 
日本語 
Deutsch 
Português do Brasil