DeepSeek 本地部署

RX 6800 可以跑部分 DeepSeek 相关模型，尤其是小参数、蒸馏版和量化版本；但不适合单卡完整部署 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 这类大型模型。判断可行性时应重点看显存占用、模型参数规模、量化方式、上下文长度，以及运行框架是否支持 AMD 显卡加速。

RX 5700 XT 通常更适合运行量化后的 DeepSeek 中小模型，尤其是 1.5B、7B 或 8B 级别的蒸馏版本。由于它是 AMD 显卡且显存通常为 8GB，不适合直接运行完整 DeepSeek-R1、DeepSeek-V3 或 32B 以上的大模型。实际部署时应优先选择支持 AMD 显卡或 Vulkan、OpenCL 等后端的本地推理工具，并从 Q4、Q5 等量化模型开始测试。

RX 6800 XT 可以运行部分 DeepSeek 相关本地模型，尤其是小参数或量化后的版本。判断能否运行主要取决于具体模型、量化精度、上下文长度和 AMD 推理后端支持，而不是只看显卡型号。16GB 显存适合本地体验和轻量推理，但不适合单卡运行完整超大规模 DeepSeek 模型。

RTX 5080 是否能部署 DeepSeek，关键取决于显存、模型规模、量化方式、上下文长度和推理框架支持。用于本地运行小参数量、蒸馏版或 4-bit/8-bit 量化版 DeepSeek 模型通常更现实；完整运行超大模型、高并发服务或训练则通常需要多卡、服务器级硬件或云端方案。判断时应先确定模型版本和精度，再看显存余量与实际推理需求。

RX 6700 XT 本地运行 DeepSeek 可行，但更适合量化后的中小规模模型。它的 12GB 显存通常适合尝试 4-bit 量化的 7B、8B 级别模型，部分更大模型可能需要降低上下文或采用 CPU/GPU 混合推理。部署时要区分具体 DeepSeek 模型规模、格式和量化等级，并重点确认工具对 AMD GPU 的支持。