在大模型部署实践中，很多开发者会陷入一个认知误区：模型参数规模越大，显存占用必然越高。但实际操作中却频繁出现反例——比如6710亿参数（671B）的DeepSeek-V3.1-Terminus与2350亿参数（235B）的Qwen3-235B，在相同部署条件下的显存总占用往往相差不足20%。这种“参数规模与显存占用脱节”的现象，并非模型优化的偶然结果，而是由大模型显存占用的核心逻辑决定的。本文将从现象切入，拆解技术原理，结合硬件实例给出量化分析，最终落地为可执行的部署建议。
一、核心现象：参数规模的“迷惑性”
在未量化的FP16精度下，模型参数规模与理论权重显存的换算关系本应清晰：每10亿参数在FP16精度下占用2GB显存（因FP16每个参数占2字节）。按此计算：
• 671B的DeepSeek理论权重显存：671 × 2 = 1342GB
• 235B的Qwen3理论权重显存：235 × 2 = 470GB
两者理论差值高达872GB，几乎是3倍差距。但在实际部署中（以支持128K上下文的推理场景为例），两者的显存总占用却通常是
1. Qwen3-235B（FP16，32K 上下文）
- 权重：~470GB
- KV Cache：~150–200GB
- 中间激活 + 框架：~100GB
合计：~700–800GB
2. DeepSeek-V3.1（FP16，64K 上下文）
- 权重（有效）：~440GB
- KV Cache：~250–350GB
- 中间激活 + 框架：~120GB
合计：~800–900GB
差距被压缩至15%以内。更令人意外的是，若采用INT4量化和优化框架后，两者显存占用可进一步收敛到400GB-450GB与350GB-400GB，差距不足12%。
这种反差的核心原因在于：大模型的显存占用并非由参数规模单一决定，而是“模型权重+KV缓存+计算临时空间+框架开销”的综合结果。当模型参数规模突破一定阈值后，非权重部分的显存占比会快速提升，最终抹平参数规模带来的差异。
二、基础术语：读懂显存占用的“语言体系”
在拆解原理前，需先明确几个核心术语——这些“数据格式”直接决定了参数的存储效率，是理解显存占用的基础。简单来说，它们是模型参数的“存储包装方式”，包装越精简，显存占用越少，但可能损失部分“精度”。
1. 精度与数据格式：参数的“存储精度”
精度指参数数值的精确程度，就像用尺子测量长度：毫米尺（高精度）比厘米尺（低精度）测得更准，但也需要更宽的刻度（对应更多显存）。大模型常用的数据格式分为两类：浮点型（支持小数，精度高）和整型（仅支持整数，精度低但存储高效）。
2. 显存构成：不止于“参数”的隐形开销
大模型运行时的显存占用由四部分构成，参数权重仅占其中一部分，且随着模型规模增大和上下文变长，其他部分的占比会快速提升——这正是671B与235B模型显存差距缩小的核心原因。
• 模型权重显存：存储模型核心参数的空间，与参数规模和数据格式直接相关（前文计算的就是这部分）；
• KV缓存显存：存储对话历史/输入文本的中间结果，用于快速生成后续内容，与上下文长度正相关（128K上下文的KV缓存占用可达数百GB）；
• 计算临时空间：模型推理时临时存储中间计算结果的空间，通常为权重显存的10%-30%；
• 框架与系统开销：部署框架（如vLLM/SGLang）的运行内存，每张GPU约占用2-5GB。
三、核心原理：为什么参数差距被“抹平”？
671B的DeepSeek与235B的Qwen3显存占用接近，本质是“权重显存差距”被“架构优化+KV缓存占比提升+量化技术”三重因素抵消的结果。我们从两个关键维度拆解：
1. 架构差异：MoE模型的“权重复用”魔法
当前主流超大规模模型分为两类：稠密模型（Dense Model）和混合专家模型（MoE，Mixture of Experts）。671B的DeepSeek几乎都是MoE架构，而235B的Qwen3多为稠密架构，这种架构差异直接颠覆了“参数规模=显存占用”的认知。
• 稠密模型（Qwen3-235B） ：所有参数在推理时全部激活，权重显存实打实按“参数规模×数据格式”计算——235B FP16的权重显存就是470GB，没有任何“水分”； 每一层、每一个 token，都会使用模型的全部参数参与计算。
意味着什么？
- 模型有 235B 参数
- 那么在推理过程中，这 235B 参数没有“轮休”的机会
- 不管输入是简单问答，还是复杂推理，计算路径都要完整走一遍
从工程角度看，这种模型有一个非常明显的特点：
参数规模 = 推理计算规模 = 权重显存下限
也正因为如此，Qwen3-235B 的显存占用非常好估算：
235B × 2 Bytes ≈ 470GB
这个数字不会因为推理任务不同而有本质变化，只会随着精度（FP16/FP8/INT8）变化而线性缩放。
对于工程师来说，Dense 模型的好处在于：
- 行为稳定
- 性能曲线可预测
- 不容易出现“结构性意外”
代价则是：显存压力非常直接，也非常真实。
• MoE模型（DeepSeek-671B） ：模型包含大量“专家层”（如128个专家），但推理时仅激活部分专家（通常激活率10%-20%）。以DeepSeek-671B为例，其激活专家对应的参数规模约为80B-130B，远低于671B的总参数。 MoE 的核心思想，并不是“把模型变得更大”，而是：
让模型在需要的时候，调用合适的一小部分能力。
DeepSeek 的关键配置是：
- 专家总数：256
- 每一层实际激活：Top-8 Experts
也就是说：
在 256 个专家中，每个 token、每一层，只有 8 个真正参与推理，其余 248 个专家在这一轮中完全不工作。
这 671B 参数中，很大一部分并不是“同时工作的算力”，而更像是一个 能力池。
| 通俗理解：稠密模型像一家全员上班的公司，所有人都占用工位（显存）；MoE模型像一家按需排班的公司，仅安排10%-20%的员工上班，其余人“待命”不占用工位。671B的总参数是“全员人数”，但实际占用显存的是“在岗人数”。 |
|---|
按激活率15%计算，DeepSeek-671B的实际激活参数约为100.65B，FP16精度下的权重显存仅为201.3GB——这部分甚至比Qwen3-235B的470GB权重显存还要低。架构差异直接逆转了参数规模带来的显存差距。
在工程实践中，一个非常实用的近似思路是：
推理有效参数 ≈ Dense 参数 + 专家参数 × (激活专家数 / 专家总数) 代入 DeepSeek 的结构设定：
- 专家参数规模 ≈ 630B
- 激活比例 = 8 / 256 = 1 / 32
630B ÷ 32 ≈ 19.7B
再结合模型层数后，DeepSeek 在推理态中：
等效参与计算的参数规模，大约在 210–230B 之间
这个数字非常关键，因为它意味着：
- DeepSeek 在推理时“算力负担”
- 实际上并不比 Qwen3-235B 高
从显存和吞吐的角度看，它更像一个 200B 级别的模型，而不是 600B 级别。
2. 显存占比重构：KV缓存成为“主导变量”
当模型部署场景需要支持超长上下文（如128K）时，KV缓存的显存占比会超过权重显存，成为决定总显存的核心因素。而KV缓存的占用与“上下文长度×模型维度”相关，与参数规模无直接关联——这进一步缩小了两者的总显存差距。
（1）KV缓存的计算逻辑
KV缓存的显存占用公式为：KV缓存显存 = 2 × 上下文长度 × 模型维度 × 数据格式字节数 × 层数
其中“2”代表Key和Value两个矩阵，模型维度是模型的核心参数（如Qwen3-235B的维度为8192，DeepSeek-671B激活专家的维度约为7680）。我们以128K上下文、FP8精度为例计算：
• Qwen3-235B（层数60，维度8192）：2×128000×8192×1×60 = 122.88GB
• DeepSeek-671B（激活层数50，维度7680）：2×128000×7680×1×50 = 98.3GB
若上下文长度提升至256K，两者的KV缓存显存会翻倍至245.76GB和196.6GB。此时再叠加计算临时空间（权重显存的20%）和框架开销（每张GPU5GB），两者的总显存构成会发生质变：
| 模型 | 权重显存（FP16） | KV缓存（256K FP8） | 计算临时空间 | 框架开销（8卡） | 总显存 |
|---|---|---|---|---|---|
| Qwen3-235B（稠密） | 470GB | 245.76GB | 94GB（470×20%） | 40GB（8×5） | 849.76GB |
| DeepSeek-671B（MoE，激活15%） | 201.3GB | 196.6GB | 40.26GB（201.3×20%） | 40GB（8×5） | 478.16GB |
此时两者的总显存差距约为371.6GB，但这是未量化的理想状态。若引入实际部署中必用的量化技术，差距会进一步缩小。 当推理场景进入 32K、64K 甚至 128K 上下文时，KV Cache 的角色会发生根本性变化。
可以把 KV Cache 理解为：
模型为了“记住已经读过的内容”，在显存里铺开的草稿纸。
草稿纸越长、模型越复杂，占用的显存就越多。
在这一阶段：
-
KV Cache 的规模主要由：
- 上下文长度
- 模型维度
- 层数 决定
-
而与“总参数量”关系并不直接
这正是为什么在长上下文推理下：
- DeepSeek 的显存压力更多来自 KV Cache
- 而不是那 671B 的“账面参数”
3. 量化技术：压缩权重的“最后一公里”
量化技术通过降低参数的存储精度，同步压缩权重显存和KV缓存显存，且对大模型的压缩效果更显著。以INT4量化（最常用的极致压缩方式）为例，两者的显存会再次被压缩：
• Qwen3-235B（INT4）：权重显存470GB×0.25=117.5GB，KV缓存245.76GB×0.5=122.88GB，总显存约320.38GB（含临时空间和开销）；
• DeepSeek-671B（INT4）：权重显存201.3GB×0.25=50.33GB，KV缓存196.6GB×0.5=98.3GB，总显存约228.59GB（含临时空间和开销）。
此时两者的总显存差距已缩小至91.79GB，相对差距仅31%。若考虑到DeepSeek的MoE架构可进一步通过“动态专家激活”优化临时空间，实际部署中的差距会控制在20%以内——这就解释了开篇的核心现象。
4.把所有因素叠加起来：
- 权重显存
- KV Cache
- 中间激活
- 推理框架自身的调度与缓存
就会出现一个工程上非常重要的拐点：
总显存开始由“运行态行为”主导，而不是由“模型参数”主导。
这正是 Qwen3-235B 与 DeepSeek-V3.1 在实际部署中显存接近的根本原因。
四、实例计算：以8张NVIDIA B200部署为例
NVIDIA B200是当前主流的大模型部署显卡，单卡显存192GB（此前80GB为错误数据），支持FP8/INT4量化和PagedAttention优化（可降低30%的KV缓存占用）。我们以“支持128K上下文、代码生成场景”为目标，计算两款模型在8张B200上的部署情况，明确显存占用的实际差异。
1. 部署前提与参数设定
• 上下文长度：128K（代码生成需长文本理解）；
• 量化方式：FP8（平衡精度与显存，B200原生支持）；
• 框架：vLLM（启用PagedAttention，KV缓存占用降低30%）；
• DeepSeek-671B激活率：15%（代码生成需较高推理精度，激活率高于通用场景）。
2. 详细显存计算（基于单卡192GB修正）
| 显存构成 | 计算逻辑 | Qwen3-235B | DeepSeek-671B（MoE） |
|---|---|---|---|
| 权重显存（FP8） | 参数规模×0.5（FP8为1字节，是FP16的一半） | 235B×0.5=117.5GB | 671B×15%×0.5=50.33GB |
| KV缓存（FP8+PagedAttention） | 基础KV缓存×70%（框架优化后） | 122.88GB×70%=86.02GB | 98.3GB×70%=68.81GB |
| 计算临时空间 | 权重显存×20%（代码生成计算复杂度高） | 117.5×20%=23.5GB | 50.33×20%=10.07GB |
| 框架与系统开销 | 单卡5GB×8张 | 40GB | 40GB |
| 总显存占用 | 各项相加 | 267.02GB | 169.21GB |
| 单卡显存占用 | 总显存÷8张 | 33.38GB（≤192GB，余裕超150GB） | 21.15GB（≤192GB，余裕超170GB） |
| 硬件承载能力 | 单卡余裕=192GB-单卡占用 | 支持扩展至512K上下文（KV缓存增至344GB，总显存约540GB，单卡67.5GB） | 支持扩展至1024K上下文（KV缓存增至675GB，总显存约820GB，单卡102.5GB） |
3. 关键结论
在8张B200（单卡192GB）的部署场景下，671B的DeepSeek总显存占用比235B的Qwen3低97.81GB，且两者单卡占用均远低于B200的192GB显存上限——这意味着硬件具备极强的扩展能力：Qwen3-235B可轻松支持512K超长上下文，DeepSeek-671B甚至能承载1024K上下文的推理需求。参数规模的“数字优势”已完全被架构和量化技术抵消，而B200的大显存特性进一步放大了这种部署灵活性。
五、部署建议：按需选择，而非唯参数论
基于上述分析，大模型部署应摒弃“参数越大越好”的固有认知，以“任务需求+硬件条件”为核心，选择最优模型和配置。以下分场景给出具体建议：
1. 场景与模型匹配：优先看“激活能力”而非“总参数”
• 专业代码生成/复杂推理：优先选择Qwen3-235B（稠密）或DeepSeek-671B（提高激活率至20%）。稠密模型的推理连贯性更优，MoE模型需提高激活率确保精度，此时两者显存差距约20%，可根据硬件显存灵活选择；
• 通用对话/长文本摘要：优先选择DeepSeek-671B（激活率10%-15%）。低激活率下显存占用更低，且128K上下文支持更优，适合处理长文档；
• 资源受限场景（4张B200以内） ：选择INT4量化的DeepSeek-671B，总显存可控制在100GB以内，4张B200（总显存768GB）完全承载，兼顾性能与成本。
2. 量化与框架优化：必做的“显存减法”
• 量化方式选择：有H100/B200优先用FP8（精度损失小），无新显卡用INT8（兼容广），资源极度受限用INT4（需AWQ量化）；
• 框架优化项：无论何种模型，必须启用PagedAttention（vLLM）或DualChunkAttention（SGLang），可降低30%的KV缓存占用；
• KV缓存精度：独立设置KV缓存为FP8，比与模型同精度进一步节省20%-30%的缓存显存。
3. 硬件配置参考
| 硬件配置（单卡192GB） | 推荐模型 | 量化方式 | 支持最大上下文 |
|---|---|---|---|
| 8×B200（总显存1536GB） | Qwen3-235B/DeepSeek-671B | FP8 | 1024K（DeepSeek）/512K（Qwen3） |
| 4×B200（总显存768GB） | DeepSeek-671B（激活15%） | INT8 | 256K |
| 2×B200（总显存384GB） | DeepSeek-671B（激活10%） | INT4（AWQ） | 128K |
| 1×B200（总显存192GB） | Qwen3-72B（稠密） | INT4（GPTQ） | 64K |
六、总结：跳出参数迷思，回归部署本质
671B的DeepSeek与235B的Qwen3显存占用接近，本质是大模型部署逻辑的必然结果：模型架构决定了“实际激活的参数规模”，上下文长度决定了“KV缓存的占用占比”，量化技术则进一步压缩了整体显存——这三大因素共同瓦解了“参数规模=显存占用”的简单认知。
对开发者而言，大模型部署的核心是“需求-模型-硬件”的三角匹配：任务需要的是“推理精度”而非“参数数字”，硬件承载的是“实际显存占用”而非“理论参数规模”。跳出参数迷思，从架构、量化、框架等维度系统性优化，才能让超大规模模型在有限硬件上发挥最大价值。
