针对日常 代码编写 和 文案创作 需求，较大的模型（如7B、14B）在生成质量上有显著提升，能处理语法、自动补全、错误检测等。写文案则需要模型有较强的自然语言生成能力，能够生成流畅、有逻辑的文本，可能还需要一定的创意。

1. 综合性价比之选：DeepSeek-Coder-7B/8B

• 适用场景：
  • 代码开发：支持 Python、Java、JavaScript 等主流语言的智能补全、语法纠错、代码解释。
  • 文案写作：生成技术文档、产品描述、社交媒体文案。
• 推荐理由：
  • 性能均衡：7B/8B 参数量在代码理解和文本生成上表现优秀，响应速度较快（约10-20 token/s）。
  • 硬件需求低：
    • CPU：8核（如 Intel i7/Ryzen 7）即可流畅运行。
    • 内存：16GB（推荐 32GB 提升多任务处理能力）。
    • 显卡：非必需（纯 CPU 推理），若有 8GB 显存（如 RTX 3070）可加速 2-3 倍。
  • 量化支持：支持 4-bit/8-bit 量化，模型体积压缩至 3-5GB，内存占用降低 40%。
• 部署工具：
  • 本地部署：使用 llama.cpp 或 text-generation-webui，适配 Windows/Mac/Linux。
  • 云端 API：调用 DeepSeek 官方接口（需网络畅通）。

2. 进阶效率之选：DeepSeek-Coder-14B

• 适用场景：
  • 复杂代码任务：多文件项目开发、算法优化、代码重构。
  • 长文案创作：技术白皮书、营销长文、多语言翻译。
• 推荐理由：
  • 能力提升：14B 模型对代码逻辑和长文本连贯性的处理显著优于 7B 版本。
  • 硬件需求：
    • CPU：12核+（推荐 AMD Ryzen 9/Intel i9）。
    • 内存：32GB+（需高频 DDR4/DDR5）。
    • 显卡：推荐 16GB 显存（如 RTX 4080）或双卡并行。
• 优化方案：
  • 使用 vLLM 或 TGI 框架加速推理，吞吐量提升 50%+。
  • 搭配量化（如 GPTQ）可将显存需求降至 10GB。

3. 轻量化尝鲜版：DeepSeek-Coder-1.5B

• 适用场景：
  • 老旧设备：低配笔记本（4GB 内存）、树莓派等。
  • 简单任务：代码片段补全、邮件/短文案草稿生成。
• 特点：
  • 极低资源占用：模型仅 1.5GB，纯 CPU 推理内存占用 3-4GB。
  • 响应速度快：实时生成（20+ token/s），但生成质量较 7B 下降约 30%。