在我看来，2025年无疑是一个中文大模型性的发展之年。
DeepSeek的出现，不仅打破了英伟达在算力领域的垄断地位，也打破了在大模型领域的长期主导地位。它以低廉的代价提供了高质量的AI服务，使得更多人能够体验到大模型带来的乐趣。
从大众的反馈来看，DeepSeek确实将“人工智能”这一高深莫测的概念带到了人们身边。即便是我这样的科技爱好者，也不禁为它的便利和高效所折服。不需要高昂的费用，就能在手机上随时体验这样的问答质量，DeepSeek确实做到了。
虽然DeepSeek在服务器方面存在一些问题，如响应速度慢、经常出现“服务器繁忙，请稍后再试”的提示，但这反而激发了人们想要在本地部署一个属于自己的DeepSeek推理模型的欲望。
在成本方面，虽然想要购入一台能在本地运行大模型的设备初看价格不菲，但通过精细的预算规划和搭配，我们完全可以压缩成本，用最少的预算打造出一套“能用”的主机。我尝试在四百元的预算内进行主机组装，包括选择PDD上的二手CPU、主板、显卡等，并配以DDR3内存和其他必要配件，成功打造出一套性价比颇高的入门级本地大模型主机。
在性能测试中，虽然这台主机不是最顶级的配置，但在日常使用和轻度娱乐方面已经足够。通过Ollama+Chatbox AI等工具，我们甚至可以部署本地大模型，实现与AI的互动。尽管存在一些时效性和逻辑推理上的不足，但整体表现已远超预期。
这台主机虽然存在一些小问题，如矿卡的驱动不稳定等，但它确实以不到400元的成本完成了DeepSeek本地大模型的部署。它的性能在内部得到了认可，甚至可以当作一款入门级的游戏主机使用。
虽然目前市面上的本地DeepSeek部署大多是基于蒸馏模型，与全参数版本存在一定差距，但若真要追求不卡的全参数DeepSeek体验，使用API接口可能是更为合理的方法。