根据现有资料，目前部署DeepSeek-R1 671B满血版最省钱的方案是**清华大学KVCache.AI团队开发的KTransformers方案**。该方案通过异构计算、量化技术、MoE架构优化等手段，大幅降低了硬件需求，使得单张24GB显存的消费级显卡（如RTX 4090D）即可运行完整版模型。

所需硬件配置

1. **显卡**：

- **RTX 4090（24GB显存）** ：必须满足24GB显存要求，用于处理高计算强度的注意力机制部分。

- 其他兼容型号：部分证据提到也可使用Tesla T10（16GB显存）或3090，但需配合动态量化技术，可能牺牲部分性能。

2. **内存**：

- **至少382GB内存**：用于存储模型参数和稀疏计算的中间结果。推荐使用DDR5内存以提高带宽。

- 部分场景下需更高配置：如运行非量化版本需1TB内存。

3. **CPU**：

- **Intel Xeon 4代以上处理器（如Xeon Gold 6454S或6430）** ：需双路配置（共64核128线程），且必须支持AMX指令集以加速稀疏计算。

- 替代方案：AMD Epyc 9684X等高性能服务器CPU，但需验证兼容性。

4. **主板与存储**：

- 支持双路CPU的主板，搭配NVMe SSD以加速模型加载。

预算估算

- **显卡**：RTX 4090约1.5万元。

- **CPU+主板**：双路Xeon Gold 6454S及配套主板约2万元。

- **内存**：382GB DDR5约3万元（1TB版本约6万元）。

- **总计**：**约7万元**，相比传统A100/H100服务器（约200万元）成本降低95%以上。

方案优势与限制

- **优势**：

- 支持完整671B参数模型，预处理速度最高达286 tokens/s，生成速度14-16 tokens/s。

- 兼容MoE架构优化，支持长上下文（4K-8K）。

- 提供HuggingFace兼容API和ChatGPT式界面，降低部署门槛。

- **限制**：

- 推理速度仍低于专业服务器（如8卡A100）。

- 仅支持单人使用，无法多用户并发。

- 依赖Intel AMX指令集，AMD CPU需额外验证。

综上，KTransformers方案是目前部署满血版DeepSeek-R1 671B最具性价比的选择，尤其适合中小团队或个人开发者。若预算有限，可考虑量化版本（如Q4或动态量化），但需权衡性能损失。