作者：阿中哥 + AI 協助彙整。 【本文約有2,496字】
實務解析自家部署 DeepSeek R1：7b～671b 模型 GPU 配置成本與安全可控策略探討
在 2025 農曆春節假期最後一天，剛剛看到新聞，有篇利空訊息摘要如下：
某投顧董事長受訪時表示，台股新春開盤將面臨「DeepSeek壓力測試」，並推估台積電股價可能需下修約 XX 元，台股指數也將受到約 XXX 點的下行壓力。
然而，從實際應用需求角度來看，情況卻大相徑庭。筆者認為，因為個資安全與使用控制的考量，越來越多人會傾向於將 DeepSeek 部署在自家環境中運算，而非依賴雲端。這樣不僅可以全程掌控數據，還能避免資料透過網路傳輸時可能遭遇的外部入侵或後門風險。下面就從技術與成本層面，分享一些個人實務需求的看法與觀點。
一、為何選擇自家運算 DeepSeek？
- 個資安全無虞
雲端運算雖然方便，但使用者必須將資料上傳至第三方伺服器，這讓不少人擔心對岸或不受信任的環節可能存取甚至竊取個人資料。相反，若將 DeepSeek 部署在自家環境中，就不必擔心資料外洩，能全程掌控數據，確保個資安全，令人更為放心。 - 降低成本與靈活更新
以大家較熟悉的 ChatGPT 為例，早期的 ChatGPT‑4 知識庫僅涵蓋到 202x 年，對於最新事件回應有限，就像車子輪胎磨損需要更換一樣；後續推出的 ChatGPT 4o，再到最新的 o3‑mini，正是透過更新（換新輪胎）讓模型能夠及時補充最新知識。雲端 DeepSeek R1 還具備網路搜索功能，能動態獲取最新事件資訊；不過，若您將 DeepSeek R1 部署在自家硬體上，預設則無此功能，除非您具備程式串接技術，自行設計相關機制來整合更新。因此，不同應用場景下，更新機制的設計也會因需求而有所不同。 - 硬體投資的長期效益
隨著深度學習與大語言模型（LLM）的普及，對於 GPU 的需求只會愈來愈高。雲端服務雖提供便利，但長期下來每月支付的費用，可能不如一次性硬體投資來得划算。從資料安全、運算效能與經濟成本考量，自家運算平台是值得投入的長遠之選。
二、不同模型規模對應的 GPU 配置推估
筆者根據不同規模模型的參數數量，做出以下硬體成本推估（僅針對 GPU 費用作參考）：
硬體組合類型1
- 7b 模型 (70億參數，4.7GB)
入門嘗鮮：使用一張 RTX 4060 8GB GPU，售價約 NT$1 萬多。對於輕量級模型來說，此配置足以啟動 DeepSeek 的試用。 - 14b 模型 (140億參數，9GB)
品質與速度兼顧：採用一張 RTX 4070 12GB GPU，約 NT$2 萬左右，即可順暢運作。 - 32b 模型 (320億參數，20GB)
進入高品質運算階段：選擇一張 RTX 4090 24GB GPU，價格約 NT$6～7 萬，滿足更高解析度與複雜運算需求。 - 70b 模型 (700億參數，43GB)
品質進一步提升：以 2 張 RTX 4090 24GB GPU（總記憶體約 48GB）來應對，售價約 NT$12～14 萬，既能滿足參數需求又保證高速運算。 - 671b 模型 (6710億參數，404GB)
頂規需求：建議使用 6 張 A100 80GB GPU（總記憶體 480GB）。依蝦皮售價約 NT$64 萬一張計算，6 張約 NT$384 萬，加上其他議價與成本因素，約需 400 萬台幣即可順暢運作。
硬體組合類型2
- 70b 模型 (700億參數，43GB) – 速度稍降方案
若追求品質但對速度要求稍低，可選擇 3 張 RTX 4060 Ti 16GB GPU（總記憶體約 48GB），售價約 NT$4.5 萬。 - 70b 模型 (700億參數，43GB) – 高速方案
若追求更高運算速度，則可選擇 3 張 RTX 4080 Super 16GB GPU，總價約 NT$12 萬。這兩種方案提供不同層次的性能平衡，供使用者根據實際需求選擇。
軟體組合（皆為開源方案）
為配合自家運算 DeepSeek R1，建議搭配以下開源軟體工具：
- Linux / Ubuntu 作業系統
- Docker 容器管理
- Ollama 作為 LLM 模型管理平台
- DeepSeek R1 作為主要推論工具
- Open WebUI 提供跨裝置瀏覽器介面
- OpenVPN 保障遠端連線加密
此外，上述提到的 Ollama 軟體還能在 GPU VRAM 與 CPU DRAM 之間靈活切換。
- 可以將 GPU VRAM 比作「高鐵」——速度快，但容量有限；
- 而 CPU DRAM 則像「公車」——雖然速度較慢，但能提供更多容量。
Ollama 會自動優先使用「高鐵」以獲得最佳運算速度，但若模型太大無法塞進 GPU，就會自動降級使用「公車」，讓用戶仍能繼續運行 AI 運算。當然，對於追求極致性能的使用者來說，還是建議選擇全民老爸黃仁勳的 RTX GPU，因為相容性高、效率也較快。
三、綜合觀點與應用策略
近年來，關於 DeepSeek 或大型語言模型的新聞報導常常聚焦於金融市場的利空消息，例如台積電股價下修等情節，但從實際應用需求來看，隨著企業與個人對資料安全、個資保護和運算效能要求不斷提升，GPU 的需求只會愈來愈大。這也是為何許多使用者寧願自行部署 DeepSeek，從而避免雲端可能出現的後門或資料外洩風險。
針對網友疑問：「請問放在自家不用擔心有後門嗎？」答案是：
相比雲端運算，將 DeepSeek 部署在自家硬體上，資料不必經由外部伺服器傳輸，因此安全性更高，也不容易出現後門問題。不過，這也要求使用者必須具備一定的系統管理與安全防護能力。
另外，若網友問：「如果問它最新發生的事件，它能回答嗎？或者是否可以進行模型更新？」
以大家較熟悉的 ChatGPT 為例，早期的 ChatGPT‑4 知識僅涵蓋至 202x 年，對最新事件回應有限；後續推出的 ChatGPT 4o，再到現今的 o3‑mini，就好比換上了新輪胎，使得模型能及時更新。雲端版 DeepSeek R1 亦具有網路搜索功能，能自動抓取最新資訊；而如果您將其部署在自家環境中，則預設不具備網路搜索功能，除非您具備程式串接技術，自行設計相關機制來整合更新。這正如不同交通工具的選擇：需求不同，對策自然也會有所區別。
四、結語
從上述分析可知，無論從資料安全、運算效能還是成本角度，未來 GPU 的需求只會愈來愈高。對於希望使用 DeepSeek 進行 AI 運算的企業或個人而言，選擇自家部署既能全程掌控資料安全，又能根據自身需求靈活配置硬體。而不同規模模型所需的 GPU 配置，從入門級的 RTX 4060，到高階的 RTX 4090，再到頂級的 A100，都有其合理的價格與效能參考，讓用戶根據實際應用選擇最合適的方案。
另外，不同使用情境下（如最新事件回應、模型更新需求等）的軟體功能也有所不同。雲端 DeepSeek R1 可以透過網路搜索及自動更新來補足最新資訊；而自家部署則需用戶自行設計相關機制，才能達到同樣的更新效果。這就像高鐵與公車的選擇一樣——GPU VRAM 就像高速的高鐵，若容量不足，系統會自動降級使用速度較慢但容量充足的 CPU DRAM，以保證運算不中斷；但要跑 AI 運算，還是得靠全民老爸黃仁勳推出的 RTX GPU，因為相容性高、效率也更優。
總結來說，面對 DeepSeek 及大型語言模型應用的日益普及，GPU 的需求必將水漲船高。從雲端服務到自家部署，每種方案皆有其優缺點與適用範圍，關鍵在於根據自身需求與安全考量選擇最合適的解決方案。希望這些觀點與推估數據能給大家在 AI 運算部署上提供參考，共同探討如何在這個 AI 時代中找到最佳平衡點。
後記
早上剛好在閱讀新聞報導，就順勢一路往下推論，剛好這時候可以發揮 o3-mini 的威力。果然真的很棒、好用、速度快！