有道词典安卓版的科技先锋队：智能科技在有道词典安卓版行业的运用-上门服务
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DeepSeek PC在淘宝火了！低配高价套路多，我劝你别买
图源：淘宝
过去一段时间里，不少粉丝都在微信后台问小雷，本地部署DeepSeek的事情，比如本地部署高参数的DeepSeek体验到底如何？部署DeepSeek到底要怎样的配置等，在出了一篇本地部署的教程后，小雷这次想和大家聊一聊网上正在泛滥的“DeepSeek PC”（或者“DeepSeek主机”、“DeepSeek电脑”、“DeepSeek机”）这件事。
高价低配，DeepSeek PC泛滥成灾
什么是DeepSeek PC？看名字挺高大上的，实际上就是以前的高性能PC，其中很多产品甚至只是把商品展示页P上DeepSeek的字样，改改商品描述页就上架销售。
比如淘宝某商家标注的「入门款」DeepSeek PC，配置是AMD Ryzen 5 5600X+DDR4 16G*2+RTX 3060 12G显卡，同时标注可以本地部署1.5B和7B的DeepSeek AI模型。
图源：淘宝
这样一台所谓的「DeepSeek PC」，售价高达5000+元，对PC DIY市场有所了解的朋友，估计很快就能看出不对劲了。一颗5年前发布的中端处理器+四年前的甜点级显卡，其他配置也不是什么好东西，在2025年居然还能卖到5000元以上？钱真的不是这样赚的。
让小雷给大家简单剖析一下这台PC的成本，5600X散片价格为549元，RTX 3060 12G的二手价是1500元，主板算570元，最核心的三大件加起来也就2500元，剩下的硬件1000元配齐基本无压力。而且，这还是按照淘宝的零售价计算的成本，商家成本在此基础上再砍个20%甚至更多是没问题的。
或许会有人说：小雷，人家也要赚钱的嘛，不就是小赚2000元吗？算上售前售后和三年质保，对于企业来说这个钱也不算亏吧？问题就出在这里。
DeepSeek部署门槛低，小心被割了韭菜
花5000元的成本部署个7B参数量的DeepSeek，就像杀鸡用牛刀一样，花大钱办小事（不少云服务商直接提供完全免费的1.5B和7B版DeepSeek服务）。
首先来看看商家推荐的1.5B和7B参数模型，这两个模型本质上都不是DeepSeek，而是用DeepSeek的开源技术，在阿里的Qwen AI大模型基础上制作的小参数版本。简单来说，里面的训练数据用的是Qwen，只不过思维链和推理过程与DeepSeek-R1相似，拥有后者的“部分功力”。
图源：魔塔社区
如果你寄希望于1.5/7B参数量的DeepSeek AI模型提供接近官网水平的回答，其实可以直接洗洗睡了，因为官网的DeepSeek不仅是原生版本，而且参数量高达671B，是这两个模型的447倍和96倍。
在这种级别的参数差距下，不仅仅是回答质量有显著区别，AI的性能也会严重受限，基本上只能给你提供一些日常问答聊天级别的建议，面对高级一点的数学题都会直接“束手无策”或是反馈给你错误的答案。所以这类型的DeepSeek PC，基本上可以直接无视，“不要购买”就是我给大家的唯一建议。
那么更贵的型号呢？还是同一家店，一台售价高达12xx9元的DeepSeek PC，配置是i7-13700K+16G*2+RTX 3090 24G，价格暴涨后给的配置确实好了不少，但是RTX 3090仍然是一款“老显卡”，而且考虑到商家标注为“涡轮显卡”，基本上可以确定是在服务器机房里“长期服役”的老将。
图源：淘宝
虽然从网友的反馈来看，RTX 3090实际上最高可部署32B的DeepSeek，但是不知道为何店家却只建议部署最高14B，个人猜测或许是为了确保输出速度，也有可能是担心高负荷下显存不稳定导致“炸机”。
从体验角度来说，14B的DeepSeek虽然已经堪堪能用（可以进行一些简单的写作、代码辅助和问答），但是一万二的价格仍然是相当不值得。事实上，你用相似的价格去购买RX 7900XTX，推理速度甚至还要优于RTX 3090，而且作为一款2022年11月才发布的显卡，你很轻松就可以买到仅用了一两年的显卡，远比一张经受过“长久考验”的RTX 3090靠谱。
简单来说，如果你是为了尝鲜想折腾下本地部署，那么在没有自备显卡 的情况下，任何为了本地部署而购买「DeepSeek PC」的行为都是不值得的，还不如直接去买一台正经的游戏PC，然后花几块钱买个本地部署教程或者让客服直接远程操控安装（如果你具备基础的电脑知识，那么免费的教程也是随手就能搜到）。
你真的需要本地部署AI吗？
虽然本地部署的AI大模型听起来很酷，但是从小雷的实际体验来看，其实远不如直接购买API资源。以小雷自己的PC为例，我有两台台式机，一台用的是14700K+32G内存+RTX 4070TI Super 16G，一台则是14600K+32G内存+RX 7900XT 20G。
我在两台电脑上分别部署了32B和14B版本的DeepSeek，虽然都可以顺畅运行，但是推理速度并不乐观。在没有进行优化的情况下，RTX 4070Ti Super的推理速度是5.89tok/sec，一篇千字左右的纯文字创作回答就思考了整整46秒。
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而在RX 7900XT的电脑上，我曾经尝试过用他来推理一个高考数学题，结果就是推理速度仅为2.51tok/sec，整个思考过程长达37分钟45秒，最后还给了一个错误的答案，属实让我有点无语。
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事实证明，即使是32B版本的DeepSeek，在数学推理等方面也基本不具备可用性，只要是稍微高难度一点的问题，就会需要很长的思考时间，而且还有概率是错的。至于更高级的70B版本DeepSeek，那就不是普通用户可以考虑的了，从实测来看至少要40G以上的显存才能运行，而且推理速度堪忧。
简单来说，本地部署DeepSeek其实非常尴尬，除非你财力雄厚，直接购入服务器级别的硬件，然后部署个满血版的DeepSeek，否则大多数情况下你都很难从残血版的本地DeepSeek上得到符合需求的体验。
如果说你是因为DeepSeek官方软件频繁的“服务器繁忙”，打算试试本地部署，那么我的建议是直接考虑第三方app，比如腾讯元宝、纳米AI搜索（360）等app都提供免费的满血版DeepSeek AI服务。
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如果你想要一个专属于个人的DeepSeek，那么也可以去硅基流动、阿里云、华为云等AI服务商那里购买API流量，利用chatbox等第三方客户端进行本地部署。我们以DeepSeek的官方API价格为基准，让AI帮我们算一下如果5000块全部拿去充值API余额，专为一个人服务可以使用多久。
答案是纯聊天能用101年（每天发送一百条信息）、纯推理为38年（每天使用20次深度推理），即使是混合使用的情况，这笔钱也够你买27年的DeepSeek官方服务，而且是满血版。
虽然目前DeepSeek官方已经关闭了API充值通道，但是大多数第三方API都是类似的价格。当然，我知道有人会说这是本地部署，自己就是不想把数据给到DeepSeek等AI供应商，那么也是有第二个方案的，不管是阿里云还是华为云都提供云服务器的AI部署服务，在多数情况下你的数据会比放在本地更安全，而且也不会受到AI服务商的规则限制。
图源：腾讯云
而且，从小雷收集到的信息来看，阿里云、华为云、腾讯云等云服务器的价格都差不多，支持到70B版本DeepSeek部署的云服务器价格大多在15-20元一小时左右，如果每天的使用时间不多，选择按量计费其实是挺划算的（至少比你花三万多买个电脑回来本地部署要好）。
简而言之，除非你对数据安全有着极致的要求，否则本地部署DeepSeek都不是一个好主意，只有当你拥有中高端显卡时，拿来做个消遣的价值。不过这个结论并非一直不变，随着开发者对DeepSeek的了解深入，或许我们有望以更低的标准部署DeepSeek也说不定。
比如清华的团队就用单张RTX 4090+超大规模内存阵列的方式，实现了本地的671B版本DeepSeek部署，而且输出速度并不慢，简单计算下，整体成本远低于购买专业服务器和计算卡，已经具有可行性。
图源：推特（外国网友复现清华团队成果）
所以，大家不妨再等等，或许不用两个月就会有更精简、高效的DeepSeek本地部署方案面世。至于现阶段，大家还是先玩玩第三方的免费版或者自购API吧，这两个是性价比最高的选择。
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