핵심 요점
- DeepSeek-R1 distill은 내려받을 때 단 한 번만 네트워크가 필요합니다. 추론 시점에는 완전히 오프라인으로 동작합니다.
- 중국어 추론에서는 Qwen2.5 기반 distill(1.5B/7B/14B/32B)이 Llama 3 기반 8B/70B보다 중국어를 더 잘 다룹니다.
- 하드웨어를 모델에 맞추세요: 16 GB → 14B, 24 GB → 32B; GPU별 전체 매칭은 Bite 참조 문서에 있습니다.
- 이 가이드의 설정은 모델 측에만 있습니다 — Ollama 또는 LM Studio. 네트워크/방화벽 메커니즘은 중복을 피하기 위해 링크로 안내합니다.
- "오프라인"을 경험적으로 검증하세요: 세션 중 네트워크를 차단하거나 아웃바운드 트래픽을 모니터링해 외부 전송이 전혀 없음을 확인합니다.
- 오프라인 자체 호스팅은 만리방화벽 의존이 없고 국경을 넘는 데이터 흐름도 없음을 의미합니다.
- 모든 distill을 temperature 0.6, 시스템 프롬프트 없이 실행하세요.
왜 DeepSeek를 오프라인으로 실행하는가?
DeepSeek를 오프라인으로 실행하면 데이터를 완전히 통제할 수 있고 호스팅 API나 네트워크 상태에 대한 의존이 사라집니다 — 모델은 로컬 하드웨어에서 답하며 머신을 벗어나는 것이 없습니다. 주권에 민감한 작업에서 이는 직접 통제하는 도구와 의존하는 서비스의 차이입니다.
네 가지 동기가 주를 이룹니다: 데이터 주권(프롬프트와 출력이 환경을 절대 벗어나지 않음), 하드웨어를 구매한 뒤에는 토큰당 API 비용이 없음, 네트워크 제한으로부터의 독립(만리방화벽 뒤의 사용자에게 구체적으로 해당 — 오프라인 모델은 도달할 해외 엔드포인트가 없음), 그리고 신뢰성(호스팅 엔드포인트의 장애나 속도 제한이 없음)입니다. 이 중 어느 것도 "자동으로 더 저렴하다"는 의미는 아닙니다 — 아래 비용 비교를 참조하세요.
이는 로컬 DeepSeek가 중국 데이터 문제를 해결하는가?의 개인정보 분석에 대한 실무적 대응입니다 — 그 페이지는 로컬 자체 호스팅이 왜 데이터 흐름 우려를 없애는지 설명하고, 이 페이지는 그것을 어떻게 구축하고 어떤 하드웨어를 구매해야 하는지 보여줍니다.
📍 한 문장으로
DeepSeek를 오프라인으로 실행하면 모든 프롬프트와 출력이 로컬 하드웨어에 머물며, 호스팅 API에 대한 의존과 모든 네트워크 제한이 사라집니다.
💬 쉽게 말하면
오프라인 모델은 방문하는 웹사이트가 아니라 당신이 소유한 책과 같습니다. 일단 책장에 꽂히면 읽기 위해 인터넷도 — 누구의 허락도 — 필요하지 않습니다.
로컬 DeepSeek vs DeepSeek API
로컬이 더 저렴하다고 가정하지 마세요 — DeepSeek의 호스팅 API 가격은 매우 낮으므로, 자체 호스팅을 선택하는 정직한 이유는 확실한 절감이 아니라 프라이버시, 통제, 오프라인 운영입니다. 2026년 8월 25일 기준(DeepSeek의 공식 API 가격 페이지로 검증), DeepSeek-V4 Flash는 입력 토큰 100만 개당 $0.007/$0.22(캐시 적중/캐시 미스, 비피크)이고 출력 토큰 100만 개당 비피크 $0.66이며, DeepSeek-V4 Pro는 입력 $0.022/$0.66, 출력 비피크 $1.98로 평일 피크 시간대(UTC 01:00–04:00 및 06:00–10:00)에는 대략 두 배로 오릅니다. 이 가격이라면 가벼운 사용자나 가끔 사용하는 사용자는 하드웨어가 본전을 뽑기까지 오랫동안 API에 아주 적은 비용만 지출할 수 있습니다.
손익분기점 계산은 전적으로 사용량에 달려 있습니다: 매일 대량으로 사용(월 수백만 토큰 이상)하면 몇 달 안에 하드웨어 쪽으로 저울이 기울고, 가끔 또는 간헐적으로 사용하면 손익분기점에 결코 도달하지 못할 수도 있습니다. 추측 대신 실제 숫자를 얻으려면 예상 월 지출을 입력해 PromptQuorum의 로컬 AI 비용 계산기를 사용하세요.
요소 | DeepSeek API | 로컬 DeepSeek |
|---|---|---|
| 하드웨어 | 없음 | 등급에 따라 $400–2,800+ (예산 섹션 참조) |
| 인터넷 | 필요 | 모델 다운로드 후에는 불필요 |
| 토큰당 비용 | 있음(위 가격 참조) | 지속적인 API 비용 없음 |
| 프라이버시 | 프롬프트가 호스팅 엔드포인트로 전송됨 | 머신 밖으로 아무것도 나가지 않음 |
| 유지 관리 | 없음 | 하드웨어와 소프트웨어 스택을 직접 관리 |
| 모델 통제 | 호스팅됨, 공급업체가 통제 | 직접 통제, 원하는 distill 선택 가능 |
| 오프라인 가능 여부 | 불가능 | 일회성 다운로드 후 가능 |
| 적합한 대상 | 가끔 사용, 편의성 중시 | 매일/대량 사용, 프라이버시, 주권 |
자체 호스팅의 진짜 이유는 프라이버시 + 독립성 + 통제이지, 자동적인 비용 절감이 아닙니다. DeepSeek를 가끔 사용한다면 API가 더 저렴하고 간단할 가능성이 매우 높습니다.
중국어 추론에 가장 적합한 DeepSeek distill은?
중국어 추론에는 Qwen2.5 기반 DeepSeek-R1 distill(7B, 14B, 또는 32B)을 선택하세요 — Qwen2.5는 강력한 중국어 커버리지로 학습되어, 이 distill들은 Llama 3 기반 8B와 70B보다 중국어 프롬프트와 출력을 눈에 띄게 더 잘 다룹니다. 추론 동작은 distill 전반에서 동일하며, 언어 품질을 결정하는 것은 베이스 모델입니다.
중국어 워크로드를 위한 실용적 선택: 16 GB 카드의 14B가 균형 잡힌 기본값이고, 24 GB 카드의 32B가 가장 강력한 단일 GPU 옵션입니다. 둘 다 Qwen2.5 베이스 덕분에 중국어로 유창하게 추론합니다. Llama 기반 distill은 영어 위주 작업이나 Llama 라이선스 요구 사항을 위해 남겨 두세요.
이것이 충족하는 주요 검색어: 本地部署 deepseek(DeepSeek 로컬 배포), deepseek 离线(DeepSeek 오프라인), deepseek 私有化部署(DeepSeek 사설 배포). 세 가지 모두 답은 같습니다 — Ollama 또는 LM Studio로 로컬 실행하는 Qwen2.5 기반 distill입니다.
📍 한 문장으로
중국어 추론에는 Qwen2.5 기반 DeepSeek-R1 distill(7B/14B/32B)을 선택하세요; Qwen 베이스는 Llama 기반 distill보다 중국어를 훨씬 잘 다룹니다.
어떤 모델을 실행해야 하며, 얼마의 VRAM이 필요한가?
distill을 VRAM과 사용 목적에 맞추세요 — 어떤 DeepSeek-R1 배포에도 적용되는 동일한 등급이며, 각 등급이 실제로 어디에 적합한지도 함께 다룹니다. 이는 요약본이며, 두 Bite 참조 문서에 GPU별 전체 표와 양자화별 VRAM이 있습니다.
- PromptQuorum의 의견: 대부분의 사람에게는 14B 또는 32B가 최적의 지점입니다. 70B로의 도약은 완전히 다른 하드웨어 범주입니다(듀얼 GPU, 대용량 메모리 워크스테이션, 본격적인 냉각과 전력) — 32B에서 자연스럽게 이어지는 다음 단계가 아니라 별도의 구매 결정으로 취급하세요.
- 전체 671B 모델은 일반적인 소비자 PC의 목표가 아닙니다. 워크로드가 그 규모를 필요로 한다면, 부품을 하나씩 조립하기보다는 전용 AI 워크스테이션 구축을 클라우드/API 비용과 비교하세요 — 로컬 AI 워크스테이션 구축 가이드를 참조하세요.
VRAM | 최적 distill(오프라인) | 평가 | 적합한 대상 |
|---|---|---|---|
| 8 GB | 7B 또는 R1-0528-Qwen3-8B | 좋은 입문 지점 | 노트북, 저가 GPU, 소형 서버, 실험용 |
| 16 GB | 14B (Qwen2.5) | 최고 가성비 | 대부분의 진지한 사용자에게 적합; 균형 잡힌 기본값, 강한 중국어 |
| 24 GB | 32B (Qwen2.5) | 최고 단일 GPU | 멀티 GPU 없이 확실한 성능 향상을 원하는 애호가용 |
| 48 GB+ / 듀얼 GPU | 70B (Llama 3) | 본격적인 워크스테이션 영역 | 전문가용; Qwen 기반 distill보다 중국어 출력이 약함 |
| ~400 GB+ | 전체 DeepSeek-R1 (671B) | 일반 소비자용 워크로드가 아님 | 엔터프라이즈급 멀티 GPU 클러스터 전용 — 이를 기대하고 미니 PC를 구매하지 마세요 |
상시 가동되는 저전력 오프라인 엔드포인트로는 성능 좋은 미니 PC가 7B와 14B distill을 조용히 실행합니다 — 로컬 LLM을 위한 최적의 미니 PC를 참조하세요. 정확한 GPU 매칭은 관련 가이드의 Bite 참조 문서를 확인하세요.
최적의 하드웨어 등급
하나의 제품을 언급하는 대신, 여기 네 가지 현실적인 하드웨어 경로가 있습니다 — 우선순위에 맞는 것을 선택한 뒤, 정확한 최신 추천과 가격은 전용 가이드를 참고하세요.
- NVIDIA GPU — 최대 성능과 호환성에 최적. 기본 선택지입니다: 가장 폭넓은 소프트웨어 지원(Ollama, vLLM, llama.cpp 모두 CUDA에서 원활히 동작), 16 GB/24 GB 등급 전반에서 가장 좋은 달러당 VRAM 옵션, 그리고 대부분의 로컬 LLM 도구가 NVIDIA를 우선으로 개발되므로 가장 쉬운 문제 해결까지 갖췄습니다. 최신 추천은 로컬 LLM을 위한 최적의 GPU 구매 가이드를 참조하세요.
- AMD GPU — ROCm 생태계를 다룰 의향이 있는 구매자에게 최적. 달러당 VRAM이 유리할 수 있지만, 구매 전 사용하려는 정확한 런타임(Ollama, llama.cpp)에서 ROCm/소프트웨어 호환성을 확인하세요 — 지원 범위가 NVIDIA보다 좁고 카드 세대마다 다릅니다.
- Apple Silicon — 조용하고 저전력이며 대용량 통합 메모리를 갖춘 머신에 최적. 이점은 전통적인 GPU VRAM이 아니라 공유 메모리 용량입니다 — 통합 RAM이 충분한 Mac은 비슷한 가격대의 개별 GPU보다 더 큰 distill을 훨씬 낮은 전력 소비로 로드할 수 있습니다. 로컬 AI를 위한 최적의 Mac을 참조하세요.
- 미니 PC — 상시 가동되는 로컬 AI 서버에 최적. 워크로드가 최대 추론 속도가 아니라 7B, 일부 14B, Home Assistant 연동, RAG, 또는 백그라운드 로컬 어시스턴트라면 올바른 선택입니다. 로컬 LLM을 위한 최적의 미니 PC를 참조하세요.
- 클라우드 GPU 대여 — 구매 전 등급을 시험해 보고 싶거나 가끔 버스트 용량이 필요할 때 최적. "오프라인"은 아니지만, 하드웨어 구매를 결정하기 전에 32B/70B급 성능을 시험해 볼 수 있는 합당한 방법입니다. 클라우드 GPU 대여 가이드를 참조하세요.
PromptQuorum 권장 로컬 DeepSeek 구성
멀티 GPU 영역에 들어서지 않으면서도 로컬 추론 성능을 확실히 끌어올리고 싶은 대부분의 PromptQuorum 독자를 위한 구성: 24 GB GPU, 64 GB 시스템 RAM, 2 TB NVMe 저장 장치에서 Ollama로 DeepSeek-R1 32B를 실행합니다. 이는 구체적인 제품이 아니라 구성 목표입니다 — 최신 모델 추천과 가격은 아래 링크된 GPU 구매 가이드를 참고하세요.
- 이 등급에서 현실적인 활용 사례: 중국어 추론, 코딩 지원, 문서 분석, 개인 어시스턴트, 로컬 문서 기반 RAG, 로컬 에이전트 실험.
- 예산이 제한적이신가요? 16 GB / 14B 등급으로 낮추세요 — 위의 어떤 모델을, 얼마의 VRAM으로?와 아래의 예산 세부 내역을 참조하세요.
구성 요소 | 목표 사양 |
|---|---|
| GPU | 24 GB VRAM |
| 시스템 RAM | 64 GB |
| 저장 장치 | 2 TB NVMe |
| 소프트웨어 | Ollama |
| 모델 | DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B |
DeepSeek 오프라인 설정 방법
오프라인 설정은 모델 측에만 있습니다: 한 번 내려받은 뒤 네트워크 없이 실행합니다. 다음은 Ollama를 이용한 단계입니다(LM Studio는 GUI 방식의 동일한 절차입니다 — 모델을 풀한 뒤 오프라인으로 전환).
- 1Ollama 또는 LM Studio 설치
Why it matters: 추론 시점에 외부 의존 없이 모델을 로컬에서 실행합니다; 온라인 상태에서 한 번 설치합니다. - 2distill을 한 번 풀(pull)
Why it matters: 연결된 상태에서 `ollama run deepseek-r1:14b`(또는 해당 등급)를 실행합니다 — 네트워크가 필요한 유일한 단계입니다. - 3네트워크 분리 또는 차단
Why it matters: 모델이 캐시되면 네트워크 접근을 차단합니다; 모델은 전적으로 로컬 가중치에서 답을 제공합니다. - 4temperature 0.6 설정, 시스템 프롬프트 비우기
Why it matters: R1 반복 실패 모드를 방지합니다; 모든 지시를 사용자 프롬프트에 넣으세요. - 5오프라인으로 추론 실행
Why it matters: 이제 모든 프롬프트와 출력이 외부 전송 없이 머신에 머뭅니다 — 아래 검증 단계로 확인하세요.
ollama pull deepseek-r1:14b # 일회성, 온라인
# 그다음 네트워크 분리 / 차단
ollama run deepseek-r1:14b # 완전 오프라인 추론
네트워크와 방화벽 메커니즘은 어떤가?
오프라인 모델 자체는 방화벽 설정, VPN, 네트워크 터널링이 필요 없습니다 — 도달할 해외 엔드포인트가 없기 때문입니다 — 따라서 유일한 네트워크 작업은 머신의 다른 무언가가 외부로 통신하지 않도록 보장하는 것뿐입니다. 그 일반적인 주제(방화벽 규칙, 에어갭, 아웃바운드 연결 차단)는 다른 곳에서 자세히 다루며 여기서는 중복하지 않습니다.
워크스테이션 에어갭과 아웃바운드 트래픽 잠금을 포함한 전체 방화벽·오프라인 네트워크 설정은 방화벽 뒤의 로컬 AI: 오프라인 2026을 참조하세요. 이 글은 DeepSeek 모델 선택과 오프라인 모델 설정을 담당하고, 저 글은 네트워크 메커니즘을 담당합니다.
실제로 오프라인인지 어떻게 검증하는가?
오프라인 상태를 경험적으로 증명하세요: 아웃바운드 트래픽을 모니터링하거나 네트워크를 비활성화한 상태에서 전체 추론 세션을 실행하고, 모델 프로세스에서 아웃바운드 연결이 전혀 없음을 확인합니다. 가정하지 말고 입증하세요 — 그것이 주권 주장을 감사 가능하게 만드는 것이기 때문입니다.
두 가지 빠른 방법: 네트워크 어댑터를 비활성화(또는 케이블 분리)하고 추론이 여전히 동작함을 확인 — 모델이 연결성을 필요로 하지 않는다는 증거입니다; 또는 네트워크를 켠 채로 패킷 캡처나 프로세스별 방화벽으로 아웃바운드 연결을 관찰하고, 세션 중 Ollama/LM Studio 프로세스가 하나도 열지 않음을 확인합니다.
설정 프로 팁: temperature 0.6, 시스템 프롬프트 없음
temperature를 0.6으로 설정하고(0.5–0.7이 안전) 시스템 프롬프트를 사용하지 마세요 — 모든 지시를 사용자 프롬프트에 넣으세요. 이는 DeepSeek-R1 distill이 빠지기 쉬운 반복·비일관 실패 모드를 피하며, 오프라인에서도 온라인만큼 중요합니다.
하드웨어 구매 또는 API 사용?
이것이 실제 결정 사항이며, 어느 쪽이 추상적으로 "더 나은지"가 아니라 DeepSeek를 실제로 얼마나 자주 사용할지에 달려 있습니다.
- 다음의 경우 하드웨어를 구매하세요: DeepSeek를 매일 사용한다, 업무에 프라이버시가 중요하다, 오프라인 운영이 필요하다, 같은 머신에서 여러 로컬 서비스를 실행할 계획이다, 이미 적합한 하드웨어를 보유하고 있다, 또는 공급업체의 가격 변동에 의존하지 않는 예측 가능한 장기 접근을 원한다.
- 다음의 경우 API를 사용하세요: DeepSeek를 가끔 사용한다, 하드웨어나 소프트웨어 스택을 유지 관리하고 싶지 않다, 엔터프라이즈급 GPU를 구매하지 않고 최대 추론 속도가 필요하다, 또는 여러분의 사용 사례에서 오프라인 운영이 정말로 중요하지 않다.
- DeepSeek의 현재 API 가격(위에서 검증됨)은 충분히 낮아서, 가끔 사용하는 사용자는 비용 절감을 위해 하드웨어를 사는 것보다 그냥 API 사용료를 내는 편이 나을 가능성이 매우 높습니다 — 하드웨어를 선택하는 이유는 프라이버시와 통제이지, 확실한 절감이 아닙니다.
- 결정하기 전에 로컬 AI 비용 계산기로 직접 숫자를 계산해 보세요 — 예상 월 API 지출과 하드웨어 가격을 입력하면 어림짐작 대신 실제 손익분기점 추정치를 확인할 수 있습니다.
등급별 하드웨어 예산
2026년 중요 맥락: 메모리 시장 압박으로 인해 지난 1년간 GPU와 VRAM 가격이 크게 상승했습니다 — 2025년에 약 $1,000–1,300였던 중고 24 GB 카드가 2026년 8월 기준 $2,200–2,800에 가까운 가격으로 거래되고 있습니다. 작년 가격이 여전히 유효하다고 가정하지 말고 이에 맞춰 예산을 책정하세요; 입문용 16 GB 등급은 상대적으로 안정적으로 유지되었습니다.
예산 | 목표 | 참고 사항 |
|---|---|---|
| $500 미만 | DeepSeek 7B, 소규모 14B 워크로드 | 중고 또는 입문형 GPU 시스템 |
| $500–900 | 14B 로컬 DeepSeek | 16 GB GPU — 입문자에게 최적의 지점, 이 가격대는 비교적 안정적으로 유지됨 |
| $1,500–3,000 | 32B DeepSeek | 24 GB GPU — 이 등급은 2026년에 이전 연도보다 상당히 비싸졌습니다; 예산 책정 전 현재 가격을 확인하세요 |
| $3,000+ | 본격적인 로컬 AI, 확장 여지 | 24 GB+ GPU, 64–128 GB RAM, 다중 NVMe 드라이브 |
| $5,000+ | 70B 이상의 모델 | 이 예산에서는 전용 AI 워크스테이션 구축을 클라우드/API 비용과 비교하세요 — 워크스테이션 구축 가이드를 참조 |
구매하지 말아야 할 것
"이것을 사세요"라고만 말하는 페이지는 판매 페이지처럼 읽히므로, 명확히 짚어 둘 몇 가지 흔한 실수가 있습니다.
- 단지 7B 모델을 실행하려고 $2,000 이상의 GPU 시스템을 사지 마세요 — 입문 등급이 이미 처리할 수 있는 일에 돈을 낭비하는 것입니다.
- 실제로 필요로 하는 워크로드가 없다면 128 GB 시스템 RAM을 사지 마세요; GPU 추론에서 진짜 병목은 대개 시스템 RAM이 아니라 VRAM입니다.
- 스펙표가 인상적으로 보인다는 이유만으로 AMD GPU를 사지 마세요 — 먼저 사용하려는 정확한 런타임에서 ROCm/소프트웨어 호환성을 확인하세요.
- 빠른 70B 또는 전체 671B 추론을 기대하고 미니 PC를 사지 마세요 — 그 규모의 메모리와 연산 요구 사항은 완전히 다른 하드웨어 등급입니다.
- 숫자를 계산해 보기 전에 로컬이 더 저렴하다고 가정하지 마세요 — 가끔 사용하는 사용자는 API를 이용하는 편이 나을 가능성이 매우 높습니다(위의 비용 비교 참조).
자주 묻는 질문
완전히 오프라인으로 DeepSeek를 실행할 수 있나요?
가능합니다. distill을 한 번 내려받으면 네트워크를 비활성화한 상태에서도 추론을 계속할 수 있습니다 — 네트워크를 완전히 분리하거나 차단해도 로컬 가중치에서 계속 동작합니다.
중국에서 DeepSeek-R1를 실행하려면 VPN이 필요한가요?
모델을 로컬에서 실행할 때는 필요하지 않습니다. 오프라인 모델은 도달할 해외 엔드포인트가 없으므로, VPN과 방화벽 우회는 추론과 무관합니다. 유일한 네트워크 작업은 머신의 다른 무언가가 데이터를 외부로 보내지 않도록 하는 것입니다.
중국어에는 어떤 DeepSeek distill이 가장 좋나요?
Qwen2.5 기반 distill(7B, 14B, 또는 32B)입니다. Qwen2.5는 중국어 커버리지가 강해 Llama 3 기반 8B와 70B distill보다 중국어 프롬프트와 출력을 더 잘 다룹니다.
DeepSeek 32B에는 얼마의 VRAM이 필요한가요?
양자화 방식과 런타임에 따라 다르지만, 24 GB GPU가 32B 양자화 배포의 실용적인 목표입니다 — 전체 등급별 세부 내용은 위의 "어떤 모델을, 얼마의 VRAM으로?" 표를 참조하세요.
미니 PC로 DeepSeek를 실행할 수 있나요?
가능합니다. 특히 7B distill과 일부 14B 구성에서 가능합니다. 미니 PC는 상시 가동되는 저전력 엔드포인트로 좋은 선택이지만, 일반적으로 최대 DeepSeek 성능이나 70B+ 모델에는 적합하지 않습니다.
Apple Silicon에서 DeepSeek를 실행할 수 있나요?
가능합니다. 대용량 통합 메모리를 갖춘 Apple Silicon 시스템은 로컬 LLM 실험에 특히 흥미로울 수 있습니다. 이점이 전통적인 GPU VRAM이 아니라 공유 메모리 용량이기 때문입니다 — 위의 최적의 하드웨어 등급 섹션을 참조하세요.
로컬 DeepSeek가 API보다 저렴한가요?
반드시 그런 것은 아닙니다. 하드웨어는 상당한 초기 비용이 들고, DeepSeek의 현재 API 가격은 낮습니다. 로컬 배포의 가장 큰 이점은 확실한 비용 절감이 아니라 프라이버시, 통제, 오프라인 운영입니다 — 링크된 비용 계산기로 직접 숫자를 계산해 보세요.
오프라인 모델이 어디로도 데이터를 보내지 않는다는 것을 어떻게 알 수 있나요?
세션 중 아웃바운드 트래픽을 모니터링하거나 네트워크를 완전히 비활성화하고 추론이 여전히 동작함을 확인하세요. 로컬에 로드된 모델은 추론을 위해 본질적으로 DeepSeek API 연결을 필요로 하지 않지만, 가정하는 대신 여러분 자신의 배포에 대해 이를 경험적으로 검증해야 합니다.
DeepSeek 오프라인을 잘 실행하는 하드웨어는 무엇인가요?
16 GB GPU는 14B distill을, 24 GB GPU는 32B를 실행합니다. 상시 가동되는 조용한 엔드포인트로는 성능 좋은 미니 PC가 7B와 14B를 처리합니다. 정확한 매칭은 GPU 및 VRAM 바이트를, NVIDIA/AMD/Apple Silicon/미니 PC 간의 트레이드오프는 최적의 하드웨어 등급 섹션을 참조하세요.
전체 DeepSeek-R1을 오프라인으로 실행할 수 있나요?
소비자 하드웨어에서는 불가능합니다. 전체 671B R1은 Q4 수준 양자화에서 약 400 GB 이상의 VRAM이 필요합니다. 오프라인 자체 호스팅은 현실적으로 로컬 GPU에서 실행되는 distill(1.5B–70B)을 사용합니다.
방화벽과 네트워크 단계는 어디에 있나요?
이 가이드는 의도적으로 방화벽과 에어갭 메커니즘을 재설명하지 않습니다. 전체 네트워크 잠금은 「방화벽 뒤의 로컬 AI: 오프라인 2026」을 참조하세요; 여기서는 DeepSeek 모델 선택, 하드웨어, 오프라인 모델 설정을 다룹니다.
오프라인 DeepSeek에는 어떤 설정을 사용해야 하나요?
temperature 0.6, 시스템 프롬프트 없음, 지시는 사용자 메시지에 넣습니다. 이것이 표준 DeepSeek-R1 설정이며 반복 실패 모드를 방지합니다.
업데이트 로그
- 2026-08-25 전체 제휴 페이지 리프레시: 하드웨어 등급 분류(NVIDIA/AMD/Apple Silicon/미니 PC/클라우드), 권장 구성 목표, 검증된 DeepSeek API 가격 비교, 구매 vs API 결정 섹션, 수정된 2026년 하드웨어 예산 표(GPU/VRAM 가격이 전년 대비 크게 상승), "구매하지 말아야 할 것" 섹션을 추가했습니다. 과장된 주장을 수정했습니다("DeepSeek 오픈 웨이트에는 텔레메트리가 없다" → 단정적으로 주장하는 대신 배포별로 경험적으로 검증).
- 2026-06-19 게시. 다음 검토 예정 2026-09-25(월간 신선도 등급, 빠르게 변하는 GPU/API 가격을 반영).
- DeepSeek 오프라인 모델 선택, 중국어 모델 선택, 하드웨어 등급 선택, 오프라인 모델 설정을 담당합니다. 네트워크/방화벽 메커니즘은 의도적으로 링크로 안내합니다. DeepSeek 자체의 API가 아니라 DeepSeek 주변의 하드웨어 인프라(GPU/Mac/미니 PC/워크스테이션 가이드)로 수익화합니다.