想要本地部署deepseek R1 32B 模型，显卡预算1W，显卡配个什么合适？

5070Ti或者5080都可以。

想反应速度快一点，即Token输出速度高一点，就5080；想性价比高，就5070Ti。

原因在于这俩显存都是16G，Token输出速度差个20-30%左右，而AI应用，显存大小重要性大于芯片芯片性能的重要性，所以看性能和性价比哪个更重要来做决定就行了。

同时这俩是1万块预算内能买的起、性能在预算内最高的选择。

其实5090之类更高显存的卡更合适，但价格不够。

但是32B模型在这个预算内，估计最高也就用到Q4量化的版本（还得用CPU-Offload）。Q4量化的32B模型，再加上3G左右的KV缓存，16G显存将将够用。Q3量化可能是最好的。

我前段时间用5070Ti 16G的卡跑Gemma4-26B，跑通了，过程如下供参考：

我用的Q4量化的Gemma4-26B，对于32B这种的，估计Q3才行。

说实话，玩游戏，1万块买显卡，可以有很不错的性能；但用于AI，这个价格很尴尬，不上不下。用5090这种更好，但价格明显翻了好几倍。所以，跑AI的人，苹果的机器，现在真的得算是很有性价比的选择，它的“Unified Memory（统一内存）”极其适合这种场景。

平常都说苹果机器贵（加存储到下一档次，直接+1500块），但比较老黄的显卡，居然有性价比的多！

PS：

AMD家显卡价格上似乎会便宜一些，但它同样存在显存够不够的问题。而且A家显卡用AI，得用到RCom架构，这套架构，似乎圈子内并不流行。我也没试过，题主有兴趣可以自己研究研究。

Intel家的独立显卡应该说在Intel、Nvidia、AMD三家中性价比最高，但I家显卡对AI的适配，是最差的，似乎并不成熟，所以也不建议选。