大模型热度来袭
今年初，DeepSeek AI的大模型崭露头角，迅速引发了广泛关注，成为公众讨论的热点。与此同时，进入第二年的AI PC市场同样不甘示弱。该领域的开源特性激发了众多爱好者将其部署在个人电脑上的兴趣，他们期望借此更好地发挥硬件的AI潜能。
本地部署的诱惑
DeepSeek开源项目的吸引力明显超过了直接购买成熟的AI应用。爱好者们能够根据个人需求对模型进行灵活的操作和调整。此外，本地部署模式使得用户免受网络限制，提升了使用体验。以科技爱好者为例，他们可以在自己的工作室中轻松实现部署，并随时进行各类实验。然而，不同笔记本平台上的运行效果成为了一个备受关注的焦点问题。
测试平台选择
为了研究主流笔记本平台运行DeepSeek大模型的效果，我们挑选了近期推出的轻薄型笔记本电脑，其中包含一台基于Intel平台和一台基于AMD平台的设备。轻薄型笔记本因其广泛适用于日常办公和家庭使用而被选为测试对象。通过这些设备的测试，可以使得更多用户对本地运行的实际效果有更清晰的了解。这两款电脑分别体现了市场上流行的两种主流芯片技术趋势。
模型版本考量
在本地部署情况下，我们仅能选用精简版的DeepSeek。而完整的DeepSeek-R1模型参数量达到671亿，常规笔记本硬件容量不足以支持。所幸，经过精简后，我们有六个不同规模的小模型可供选择。这些小模型的存在使得玩家能够根据自身硬件配置进行灵活适配。不同规模的小模型对硬件需求及性能表现各有不同。
关键选择因素
确定模型尺寸的要点取决于所使用设备的内存或显存大小。对于一般笔记本电脑用户而言，内存容量是首要考虑因素。随着AI个人电脑概念的广泛传播，多数电脑的内存容量已从32GB起步。即便是以“高内存成本”闻名的苹果，其最新的Mac Mini M4型号也把内存容量提升至16GB起售，这一变化充分证明了内存对于运行大型模型的重要性。
后续待解疑问
本次测试让我们对主流笔记本平台本地运行DeepSeek大模型的情况有所掌握。然而，诸多新问题随之浮现。不同软件环境对模型运行的效果如何？随着模型的持续升级，笔记本平台能否同步进步？这些问题均需进一步研究。你认为未来笔记本内存需提升至多少才能更高效地运行大模型？
