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3、官網(wǎng)注冊(cè)后申請(qǐng)API，充值A(chǔ)PI，接入我們自己的客戶端比如openwebui。

4、本地部署。

其中，本地部署這幾天在互聯(lián)網(wǎng)上有很多錯(cuò)誤的信息，我們這里給大家一點(diǎn)專(zhuān)業(yè)的建議，以正視聽(tīng)。

模型的種類(lèi)：

在本地部署之前，請(qǐng)務(wù)必了解deepseek-R系列模型的種類(lèi)：

滿血版的deepseek-R1, 參數(shù)671B，理論上起碼需要350G以上顯存/內(nèi)存才能夠部署FP4的量化版本。對(duì)絕大多數(shù)家用電腦來(lái)說(shuō)，這是不可能有實(shí)際意義的部署的，哪怕是最新的5090顯卡32G顯存，推理速度也不高，每秒低于10token的推理輸出速度不具備使用價(jià)值。

deepseek-R1-distill蒸餾版模型，這是大家可以真正用得上的版本；模型大小從1.5B到70B都有。

他們和滿血版的區(qū)別是，滿血版是基于deepseek-v3再訓(xùn)練的，而上述的蒸餾版，從名字就知道是在另外的開(kāi)源模型阿里的QWEN千問(wèn)和META的LLAMA基礎(chǔ)上再訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)的。

滿血版的部署：

滿血版的部署需要專(zhuān)業(yè)服務(wù)器，建議在1T內(nèi)存+起碼雙H100 80G的推理服務(wù)器實(shí)現(xiàn)，可以選SGLANG框架或者VLLM框架；視硬件選擇最優(yōu)方案。

家用級(jí)本地模型部署：

目前網(wǎng)上最流行的通用部署方法是ollama,在ollama網(wǎng)站可以看懂模型：

背后的1.5B-70B模型，也就是上述的蒸餾模型的量化版本。

一般情況下，ollama可以自適應(yīng)顯卡，Nvidia和AMD都可以。

在windows環(huán)境下，大家可以在ollama.com下載ollama軟件，安裝完成后，打開(kāi)一個(gè)CMD窗口輸入下列指令：

模型就會(huì)自動(dòng)下載，默認(rèn)下載的是7B大小的模型。如果需要32B，則需要輸入：

ollama run deepseek-r1:32b

ollama部署的都是量化版本。因此對(duì)顯存的要求大幅降低，一般來(lái)說(shuō)，8G顯存可以部署8B級(jí)別模型；24G顯存可以剛好適配到32B的模型。

如果你只有集顯也想試試，可以試試下載lm-studio軟件。軟件內(nèi)也內(nèi)置了模型下載，對(duì)新手更加友好。

這里說(shuō)一句，網(wǎng)上最近有一些腦子進(jìn)水的謬論，誤導(dǎo)大家用固態(tài)硬盤(pán)虛擬內(nèi)存去部署，我們強(qiáng)烈不建議這樣做，推理速度非常緩慢不說(shuō)，由于長(zhǎng)期滿負(fù)荷讀寫(xiě)大幅降低固態(tài)硬盤(pán)壽命也是可能的。

手機(jī)版本部署：

此外，我們也可以通過(guò)手機(jī)大模型部署框架MNN來(lái)實(shí)現(xiàn)調(diào)用：MNN-LLM是阿里巴巴基于MNN引擎開(kāi)發(fā)的大語(yǔ)言模型運(yùn)行方案，解決大語(yǔ)言模型在本地設(shè)備的高效部署問(wèn)題(手機(jī)/個(gè)人電腦/嵌入式設(shè)備)。

目前能用的是1.5B的R1蒸餾模型。APP的下載地址是：

目前需要你下載上述APK文件，然后在手機(jī)上手動(dòng)安裝，安裝后可以在APP內(nèi)自行下載模型。

手機(jī)的1.5本地部署版本也是可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)思考的！速度在VIVO X100（天璣9300）上也表現(xiàn)得很不錯(cuò)，有接近30TOKEN/S的表現(xiàn)。當(dāng)然，模型和框架都還很稚嫩，存在一些小問(wèn)題。

本地模型不是滿血版！

下面，我們來(lái)聊大家比較關(guān)心的deepseek本地模型模型能力，性能測(cè)試見(jiàn)下圖：

注意，官方提供的測(cè)評(píng)集并不全面，都是一些R1思維類(lèi)模型的強(qiáng)化項(xiàng)目，比如AIME2024這種專(zhuān)精數(shù)理編程代碼的測(cè)試集。這意味著，R1這些本地版本，在正常的文本表現(xiàn)中，并不一定能打得贏傳統(tǒng)的GPT4O這樣的大模型。

而各位要注意到的是，即使是蒸餾模型中最大的70B，模型規(guī)模也僅為滿血版671B的1/10。另外，我們也可以看到，隨著模型規(guī)模的大小不同，模型的性能差異其實(shí)非常大，遠(yuǎn)比你看到的分?jǐn)?shù)要大的多。

所以，大家也不要指望1.5B那么小的模型能有多么驚艷，也不要因?yàn)?.5B模型的水平比較一般而否定deepseek-R1。因?yàn)?，本地蒸餾版本模型性能是遠(yuǎn)低于線上API和網(wǎng)頁(yè)版本。很多朋友通過(guò)本地部署了蒸餾版本之后反饋感覺(jué)表現(xiàn)不夠好，那是非常正常的！

我們測(cè)試下來(lái)，感覺(jué)最能發(fā)揮deepseek威力的方法，是通過(guò)本地agent框架，在開(kāi)放搜索能力的前提下通過(guò)API調(diào)用deepseek。雖然這要花錢(qián)，但請(qǐng)相信我，和你得到的價(jià)值比起來(lái)，deepseek每百萬(wàn)token 16元的價(jià)格完全值得你付出的每一分錢(qián)！

以上是我們調(diào)用deepseek-reasoner 的API獲得的一個(gè)通過(guò)黑咖啡調(diào)節(jié)血糖的回答；和網(wǎng)頁(yè)版相比甚至更加詳細(xì)，更加句句有依據(jù)！

最后，deepseek真的很寵大家，大年三十還放了個(gè)全模態(tài)模型Janus！識(shí)圖、生圖一模解決，這才是正適合大家本地用的AI模型！

這個(gè)Janus，我們?cè)谶^(guò)年的時(shí)候會(huì)嘗試來(lái)個(gè)嘗鮮！敬請(qǐng)期待！

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