DeepSeek 70B

单张 16GB 显卡通常无法完整运行 DeepSeek 70B 这类 70B 参数模型。70B 模型即使经过 4-bit 量化，权重加上 KV Cache 和推理开销通常仍超过 16GB 显存。若“580 16G”指 RX 580 16GB 一类显卡，还要考虑算力和推理框架对 AMD 显卡的支持。可行方案包括 CPU 内存加载并让显卡部分加速、改用更小的 DeepSeek 蒸馏模型、使用多卡或云端推理。对 16GB 显卡来说，7B、8B、14B 等量化模型通常更现实。

48 核 CPU 在内存充足、使用合适量化模型和推理框架支持的前提下，可以尝试运行 DeepSeek 70B 这类 70B 参数级模型。但 70B 推理的核心瓶颈通常不是 CPU 核心数，而是内存容量、内存带宽、上下文长度和并发压力。FP16 权重理论上约需 140GB，仅权重就非常庞大；4-bit 量化可显著降低内存需求，但仍要给运行时和 KV Cache 留出空间。48 核 CPU 更适合低并发、本地测试、离线任务和对速度不敏感的场景；如果需要流畅交互、高并发或长上下文服务，通常应考虑 GPU、混合部署或更小模型。