自從DeepSeek火了之后，圍繞這個AI的各種生意就成為大熱門，前段時間雷科技的一篇文章就提到過，在小紅書、抖音等平臺上教你如何用DeepSeek的教程已然泛濫成災，只是數(shù)量繁多的教程其實大多高度相似，并沒有太大的用處。不過這些教程至少大部分都不收錢，即使要你關注或是加入群聊領取，回頭覺得沒用也是可以“反悔”的。而且就算是收費的教程，一般價格也貴不到哪去，大家被“割韭菜”了也可以及時止損，但是與這些“虛擬服務”相比，DeepSeek的“實體周邊”可就貴多了，如果你不小心被坑，就會成為真正的冤大頭了。過去一段時間里，不少粉絲都在微信后臺問小雷，本地部署DeepSeek的事情，比如本地部署高參數(shù)的DeepSeek體驗到底如何？部署DeepSeek到底要怎樣的配置等，在出了一篇本地部署的教程后，小雷這次想和大家聊一聊網上正在泛濫的“DeepSeek PC”（或者“DeepSeek主機”、“DeepSeek電腦”、“DeepSeek機”）這件事。DeepSeek PC泛濫成災
什么是DeepSeek PC？看名字挺高大上的，實際上就是以前的高性能PC，其中很多產品甚至只是把商品展示頁P上DeepSeek的字樣，改改商品描述頁就上架銷售。比如淘寶某商家標注的「入門款」DeepSeek PC，配置是AMD Ryzen 5 5600X+DDR4 16G*2+RTX 3060 12G顯卡，同時標注可以本地部署1.5B和7B的DeepSeek AI模型。這樣一臺所謂的「DeepSeek PC」，售價高達5000+元，對PC DIY市場有所了解的朋友，估計很快就能看出不對勁了。一顆5年前發(fā)布的中端處理器+四年前的甜點級顯卡，其他配置也不是什么好東西，在2025年居然還能賣到5000元以上？錢真的不是這樣賺的。讓小雷給大家簡單剖析一下這臺PC的成本，5600X散片價格為549元，RTX 3060 12G的二手價是1500元，主板算570元，最核心的三大件加起來也就2500元，剩下的硬件1000元配齊基本無壓力。而且，這還是按照淘寶的零售價計算的成本，商家成本在此基礎上再砍個20%甚至更多是沒問題的。或許會有人說：小雷，人家也要賺錢的嘛，不就是小賺2000元嗎？算上售前售后和三年質保，對于企業(yè)來說這個錢也不算虧吧？問題就出在這里。小心被割了韭菜
花5000元的成本部署個7B參數(shù)量的DeepSeek，就像殺雞用牛刀一樣，花大錢辦小事（不少云服務商直接提供完全免費的1.5B和7B版DeepSeek服務）。首先來看看商家推薦的1.5B和7B參數(shù)模型，這兩個模型本質上都不是DeepSeek，而是用DeepSeek的開源技術，在阿里的Qwen AI大模型基礎上制作的小參數(shù)版本。簡單來說，里面的訓練數(shù)據用的是Qwen，只不過思維鏈和推理過程與DeepSeek-R1相似，擁有后者的“部分功力”。如果你寄希望于1.5/7B參數(shù)量的DeepSeek AI模型提供接近官網水平的回答，其實可以直接洗洗睡了，因為官網的DeepSeek不僅是原生版本，而且參數(shù)量高達671B，是這兩個模型的447倍和96倍。在這種級別的參數(shù)差距下，不僅僅是回答質量有顯著區(qū)別，AI的性能也會嚴重受限，基本上只能給你提供一些日常問答聊天級別的建議，面對高級一點的數(shù)學題都會直接“束手無策”或是反饋給你錯誤的答案。所以這類型的DeepSeek PC，基本上可以直接無視，“不要購買”就是我給大家的唯一建議。那么更貴的型號呢？還是同一家店，一臺售價高達12xx9元的DeepSeek PC，配置是i7-13700K+16G*2+RTX 3090 24G，價格暴漲后給的配置確實好了不少，但是RTX 3090仍然是一款“老顯卡”，而且考慮到商家標注為“渦輪顯卡”，基本上可以確定是在服務器機房里“長期服役”的老將。雖然從網友的反饋來看，RTX 3090實際上最高可部署32B的DeepSeek，但是不知道為何店家卻只建議部署最高14B，個人猜測或許是為了確保輸出速度，也有可能是擔心高負荷下顯存不穩(wěn)定導致“炸機”。從體驗角度來說，14B的DeepSeek雖然已經堪堪能用（可以進行一些簡單的寫作、代碼輔助和問答），但是一萬二的價格仍然是相當不值得。事實上，你用相似的價格去購買RX 7900XTX，推理速度甚至還要優(yōu)于RTX 3090，而且作為一款2022年11月才發(fā)布的顯卡，你很輕松就可以買到僅用了一兩年的顯卡，遠比一張經受過“長久考驗”的RTX 3090靠譜。簡單來說，如果你是為了嘗鮮想折騰下本地部署，那么在沒有自備顯卡 的情況下，任何為了本地部署而購買「DeepSeek PC」的行為都是不值得的，還不如直接去買一臺正經的游戲PC，然后花幾塊錢買個本地部署教程或者讓客服直接遠程操控安裝（如果你具備基礎的電腦知識，那么免費的教程也是隨手就能搜到）。你真的需要本地部署AI嗎？
雖然本地部署的AI大模型聽起來很酷，但是從小雷的實際體驗來看，其實遠不如直接購買API資源。以小雷自己的PC為例，我有兩臺臺式機，一臺用的是14700K+32G內存+RTX 4070TI Super 16G，一臺則是14600K+32G內存+RX 7900XT 20G。我在兩臺電腦上分別部署了32B和14B版本的DeepSeek，雖然都可以順暢運行，但是推理速度并不樂觀。在沒有進行優(yōu)化的情況下，RTX 4070Ti Super的推理速度是5.89tok/sec，一篇千字左右的純文字創(chuàng)作回答就思考了整整46秒。而在RX 7900XT的電腦上，我曾經嘗試過用他來推理一個高考數(shù)學題，結果就是推理速度僅為2.51tok/sec，整個思考過程長達37分鐘45秒，最后還給了一個錯誤的答案，屬實讓我有點無語。事實證明，即使是32B版本的DeepSeek，在數(shù)學推理等方面也基本不具備可用性，只要是稍微高難度一點的問題，就會需要很長的思考時間，而且還有概率是錯的。至于更高級的70B版本DeepSeek，那就不是普通用戶可以考慮的了，從實測來看至少要40G以上的顯存才能運行，而且推理速度堪憂。簡單來說，本地部署DeepSeek其實非常尷尬，除非你財力雄厚，直接購入服務器級別的硬件，然后部署個滿血版的DeepSeek，否則大多數(shù)情況下你都很難從殘血版的本地DeepSeek上得到符合需求的體驗。如果說你是因為DeepSeek官方軟件頻繁的“服務器繁忙”，打算試試本地部署，那么我的建議是直接考慮第三方app，比如騰訊元寶、納米AI搜索（360）等app都提供免費的滿血版DeepSeek AI服務。如果你想要一個專屬于個人的DeepSeek，那么也可以去硅基流動、阿里云、華為云等AI服務商那里購買API流量，利用chatbox等第三方客戶端進行本地部署。我們以DeepSeek的官方API價格為基準，讓AI幫我們算一下如果5000塊全部拿去充值API余額，專為一個人服務可以使用多久。答案是純聊天能用101年（每天發(fā)送一百條信息）、純推理為38年（每天使用20次深度推理），即使是混合使用的情況，這筆錢也夠你買27年的DeepSeek官方服務，而且是滿血版。雖然目前DeepSeek官方已經關閉了API充值通道，但是大多數(shù)第三方API都是類似的價格。當然，我知道有人會說這是本地部署，自己就是不想把數(shù)據給到DeepSeek等AI供應商，那么也是有第二個方案的，不管是阿里云還是華為云都提供云服務器的AI部署服務，在多數(shù)情況下你的數(shù)據會比放在本地更安全，而且也不會受到AI服務商的規(guī)則限制。而且，從小雷收集到的信息來看，阿里云、華為云、騰訊云等云服務器的價格都差不多，支持到70B版本DeepSeek部署的云服務器價格大多在15-20元一小時左右，如果每天的使用時間不多，選擇按量計費其實是挺劃算的（至少比你花三萬多買個電腦回來本地部署要好）。簡而言之，除非你對數(shù)據安全有著極致的要求，否則本地部署DeepSeek都不是一個好主意，只有當你擁有中高端顯卡時，拿來做個消遣的價值。不過這個結論并非一直不變，隨著開發(fā)者對DeepSeek的了解深入，或許我們有望以更低的標準部署DeepSeek也說不定。比如清華的團隊就用單張RTX 4090+超大規(guī)模內存陣列的方式，實現(xiàn)了本地的671B版本DeepSeek部署，而且輸出速度并不慢，簡單計算下，整體成本遠低于購買專業(yè)服務器和計算卡，已經具有可行性。圖源：推特（外國網友復現(xiàn)清華團隊成果）所以，大家不妨再等等，或許不用兩個月就會有更精簡、高效的DeepSeek本地部署方案面世。至于現(xiàn)階段，大家還是先玩玩第三方的免費版或者自購API吧，這兩個是性價比最高的選擇。聚焦DeepSeek
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