我Macbook本地跑Deepseek r1 32b模型，基本可用，AI回答速度体感上比DS官方app慢一倍（非精确测试）。我配置是M4 pro芯片（14核中央+20核图形处理器），48G内存。
跑14b很流畅。因此推测Mac M1之后的芯片跑14b没什么问题。
70b模型本来想挑战一下，但一直没有成功下载。😓
回家之后打算测一下n卡的运行怎么样。
本地简单部署的缺陷是无法使用deepseek的联网搜索功能，并且电脑配置不够好的话，也达不到官方app的智能水平。deepseek官方版默认是70b大模型，本地部署民用级别上限差不多是70b（蒸馏版本），并且我推测我Mac跑70b会非常吃力。671b的超级版不知道得多少块4090才能带起来，成本太高了。
结论：轻度用户，可以优先使用deepseek官方app或者api。如果官方服务不稳定，可以考虑本地部署，推荐优先尝试14b。
相信不久之后各路大佬会把deepseek玩出花。👍
deepseek的部署流程虽然很简单，我在小红书发了个教学笔记，还是有很多赞/藏。然后发完笔记就kuakua往下掉粉，很难评。🤣🤣🤣
跑14b很流畅。因此推测Mac M1之后的芯片跑14b没什么问题。
70b模型本来想挑战一下，但一直没有成功下载。😓
回家之后打算测一下n卡的运行怎么样。
本地简单部署的缺陷是无法使用deepseek的联网搜索功能，并且电脑配置不够好的话，也达不到官方app的智能水平。deepseek官方版默认是70b大模型，本地部署民用级别上限差不多是70b（蒸馏版本），并且我推测我Mac跑70b会非常吃力。671b的超级版不知道得多少块4090才能带起来，成本太高了。
结论：轻度用户，可以优先使用deepseek官方app或者api。如果官方服务不稳定，可以考虑本地部署，推荐优先尝试14b。
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deepseek的部署流程虽然很简单，我在小红书发了个教学笔记，还是有很多赞/藏。然后发完笔记就kuakua往下掉粉，很难评。🤣🤣🤣
