DeepSeek Coder V2とDeepSeek R1のハードウェア要件は、それらの明確な機能と意図されたユースケースを反映して大きく異なります。
Deepseek Coder V2要件
Deepseek Coder V2は、タスクをコーディングするために設計された特殊なAIモデルであり、最適なパフォーマンスにはかなりのハードウェアリソースが必要です。重要な仕様には次のものがあります。 - プロセッサ：最新のマルチコアCPU、理想的には第8世代のIntel Core i7または3世代以降のAMD Ryzen 5。パフォーマンスを向上させるには、少なくとも6〜8コアのCPUをお勧めします。
-RAM：最低16 GBが必要ですが、より大きなモデルを効果的に処理するには64 GBが推奨されます。
-GPU：Deepseek Coder v2のフルバージョン、特にBF16形式では、それぞれ80 GBのVRAMを備えた8 GPUを義務付けます。この要件は、効率的な操作と推論のためのモデルの広範なリソースニーズを強調しています[1] [5] [9]。
Deepseek R1要件
一方、Deepseek R1は、さまざまなハードウェア機能に対応するさまざまなモデルサイズを提供します。その要件は、コーダーV2に比べてより柔軟です： - プロセッサ：Coder V2と同様に、最新のマルチコアCPUが推奨されますが、特定の生成はそれほど重要ではありません。
-RAM：小規模なモデル（1.5Bバージョンなど）の場合、20 GBのRAMのみが必要になる場合がありますが、大型モデル（最大70B）では、System RAMとGPU VRAMを組み合わせて80を超えるか、GPU VRAMを組み合わせて大幅に多くのメモリを必要とします。 gb ** [2] [6] [8]。
-GPU：GPUの要件はモデルサイズによって異なります。より強力なGPUでは小型モデルが実行できますが、大きなモデルでは、最適なパフォーマンスのためにNVIDIA RTXシリーズなどのハイエンドGPUを必要とします[3] [4]。
要約すると、リソースが限られているシステムがある場合は、DeepSeek R1の小さなモデルから始めることを検討することができます。対照的に、複数のGPUと大量のRAMをサポートできるハイエンドハードウェアを装備している場合、DeepSeek Coder V2は、より専門的なコーディングタスクに適しています。
引用：
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-the-deepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://digialps.com/run-deepseek-r1-locally-a-full-guide-my-honest-review-of-free-openai-alternative/
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[4] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/issues/26
[6] https://www.reddit.com/r//ollama/comments/1icv7wv/hardware_requirements_for_running_the_full_size/
[7] https://dataloop.ai/library/model/bartowski_deepseek-coder-v2-instruct-gguf/
[8] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-r1/discussions/19
[9] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct