一、DeepSeek-R1:32B显存需求的技术定义显存需求 ≈ 模型参数 × 参数字节数 × 安全系数（1.3-1.5）
实际部署建议：4-bit量化为性价比首选，显存需求24GB（RTX 3090可满足）；精度敏感场景：（如医疗/金融）需至少8-bit量化（显存48GB，需多卡或A100级显卡）。二、RTX 3090 24GB vs 双RTX 4060 Ti 16GB 深度对比
2. 性能实测对比（基于DeepSeek-R1:32B 4-bit量化）
双RTX 4060 Ti的致命缺陷：
4-bit量化下MMLU精度下降3.2%（从72.1%→68.9%）；
显存隔离：单任务无法突破16GB上限，迫使模型分片或降级量化。
PCIe带宽限制：即使双卡部署，PCIe 4.0×8通道双向带宽受主板和CPU的限制，实际有效带宽可能降至25-28GB/s，成为数据传输瓶颈。
RTX 3090的核心优势：
综上：RTX 3090 24G优势要高于双RTX 4060 Ti，预算有限情况下可选择二手，主机总价可控制在10000元，详见前一篇文章。不建议在本地部署DeepSeek-R1:32B以下小模型
