实测RTX 50系显卡，解锁DeepSeek本地化部署最佳方案

本文围绕DeepSeek本地化部署展开，介绍了其优势以及用户在选择适合硬件版本时的困扰。通过使用RTX 50系的四张显卡进行实测，对比不同显卡在运行DeepSeek模型时的性能表现，分析显存和算力对模型运算的影响，并总结出相关要点。

在当今的科技领域，DeepSeek本地化部署成为了备受关注的热门应用方式。这种部署方式有着显著的优势，一方面，它能够避免服务器繁忙所带来的各种问题，确保运行的流畅性；另一方面，本地化运行可以在极大程度上保护用户的隐私，让用户的数据更加安全可靠。

目前，DeepSeek拥有众多不同的版本，而且这些版本之间的模型容量差距非常大，可达数十倍之多。这就使得用户在选择适合自己硬件的版本来进行部署时，面临着诸多困扰，一直是大家比较头疼的问题。

为了帮助大家更好地了解不同显卡在运行DeepSeek模型时的性能表现，今天我们专门选用了四张RTX 50系显卡，分别是RTX 5090 D、RTX 5080、RTX 5070 Ti以及RTX 5070，来进行一次实测，看看它们之间的性能差距究竟如何。

首先，给大家介绍一下本次的测试平台。除了上述四张参与测试的显卡之外，处理器我们选择了AMD R7 9800X3D，内存则使用的是48GB DDR5 6000MHz。关于本地部署的具体步骤，在这里我们就不再过多讲解了，有兴趣的用户可以翻看我们此前发布的相关文章。

在本次测试中，我们使用LM Studio进行测试，并且不采用任何加速框架，完全依靠显卡自身的算力来进行对比。这是因为不同的加速框架对不同厂商的显卡优化程度不同，如果使用加速框架，测试变量会太大，不利于得出准确的测试结果。

我们首先选择了【DeepSeek R1 Distill Qwen 32B】模型来进行测试。

在测试过程中，我们将GPU卸载拉满，这意味着DeepSeek模型的所有计算都将完全由GPU来完成，其他参数则保持默认即可。由于AI模型每次给出的回答都会有所不同，为了得到更准确的结果，我们设置了3个问题，然后取平均值。

另外，需要特别注意的是，我们设置的问题本身是有一定范围限制的，这样可以让AI在思考和回答问题时不会过于发散。如果问一些像“什么是哲学”这类没有明确范围的问题，每次回答的结果将很难进行量化分析。

在使用32B模型进行测试时，可以明显看到RTX 5090 D的tok/sec速度非常快。毕竟它作为本代的旗舰产品，拥有32GB的大显存，这种大显存本身就非常适合进行AI训练。

然而，当我们使用RTX 5080进行测试时，却出现了问题。可以看到，RTX 5080在回答问题时，思考时间达到了348秒，也就是将近6分钟。

这里需要给大家提及一下，不同模型对于显存需求的换算大致有一个公式，即：（32）B÷2×1.15 = 显存。所以，32B模型所需要的最低显存大约为18.4GB左右，而RTX 5080的显存只有16GB，这就意味着显存已经超出了RTX 5080的承受范围。超出的这2GB显存，则需要由内存来补足。

但是，对于模型来说，一旦出现爆显存的情况，不管从内存“外借”多少，都将按照最慢的速度进行运算。实测同事的RTX 2060，在运行32B模型时，即便“外借”的内存更多，但思考时间同样在5分钟左右。

由于爆显存的情况会对测试结果产生较大影响，使得本次测试的意义不大，所以我们决定更换更小的8B模型，这样后续的显卡型号就都能够完全用显存来完成测试了。

根据上面的公式，我们可以推测出8B模型大约只需要4.6GB的显存，就可以满足其运算需求。

在更换模型之后，所有的显卡都可以进行正常测试了，测试成绩汇总如下。

从测试结果来看，tok/sec与显卡的显存以及算力有着较大的关系，并且呈现出应有的性能递进关系。而first token和思考时间则没有太大的规律可循。为了让大家能够更清晰地看到每张显卡的tok/sec成绩，我们将其进行了柱状图汇总。

不出所料，拥有大显存和高算力的RTX 5090 D在测试中拔得头筹。而显存相同的RTX 5080及RTX 5070 Ti之间的差距并不大。根据不同显卡之间的AI算力来看：RTX 5090 D（AI TOPS：2375）；RTX 5080（AI TOPS：1801）；RTX 5070 Ti（AI TOPS：1406）；RTX 5070（AI TOPS：988）。

由此可以看出，至少对于DeepSeek大语言模型来说，对AI算力的要求并不是最重要的，显存才是关键因素。只要显存足够大，在进行推理运算时就会具有压倒性的优势。

最后，我们来总结一下本次DeepSeek测试的要点，方便大家快速记忆：

1. DeepSeek大语言模型对GPU的需求：显存＞算力。

2. 模型对显存要求的换算公式（x）B÷2×1.15 = 显存。

3. 当显存无法满足模型的最低需求时，再多的AI算力都无济于事。

4. 思考时间与GPU并没有绝对的关系，而是与问题的开放性有关。

本次测试选择LM Studio，目的就是为了使用显卡未经加速的真实算力。不过，现在市面上有很多针对不同架构的加速框架，甚至笔记本也能够跑满血大模型，大家在自己使用时不妨自行尝试一下。

本文通过对DeepSeek本地化部署的介绍，引出使用RTX 50系显卡进行实测的内容。详细阐述了测试过程、不同显卡在不同模型下的表现，分析得出DeepSeek大语言模型对显存的需求大于算力，以及显存不足时算力作用有限等结论，还给出了模型显存需求换算公式和思考时间的影响因素，并鼓励用户尝试加速框架。