DeepSeek手把手教程：聊聊不同规模的DeepSeek本地部署

DeepSeek一时火热，很多人甚至想要付费学习如何使用DeepSeek。

我认为没必要付费学习，这里我将会给大家免费整理DeepSeek相关的资料和教程。

今天聊的话题是：不同规模的本部部署效果如何。

deepseek是一个开源的人工智能模型，因为是开源的，所以个人、企业都可以在自己的主机上进行本地部署。

关于DeepSeek的本地部署，网上有两种看法，一种看法认为可以带来很多不同的使用创新，一种看法认为本地部署的DeepSeek毫无价值。

这两种看法当然各有道理，我当然是赞成前者的。本部部署的DeepSeek其参数规模必定小于官方版本，性能上会有差异。但是可以根据自己的需求，使用自己的非公开数据进行训练和使用。

我给大家讲讲本地部署不同规模的Deepseek，这7B及以下、10B、14B、30B 还有70B的Deepseek，效果分别如何，有多大差别。

7B及以下的Deepseek，

它就像个刚上初中的小机灵鬼，

硬件要求不高，普通电脑就能带动它，

就像初中生背个小书包就能上学啦。

成本也低，很适合那些兜里没多少钱，还想捣鼓点小创意的个人开发者，或者是对性能要求不高的小项目。

它能做些简单的文本生成，像写个小故事啥的，也能跟你简单唠唠嗑。但要是遇到稍微难点儿的逻辑问题，或者复杂点的数学题，它就有点懵圈，像遇到难题的初中生，挠挠头也不一定能答得上来。生成的内容呢，就像初中生写作文，可能有点简单，不够丰富精彩。

10B的Deepseek，

它可比7B及以下的“小机灵鬼”长进了不少，就像上了初二初三，对语言的理解和生成能力变强啦。

它能更好地理解上下文，就像你跟它说个事儿，它能更明白你啥意思，生成的文本也更连贯合理。像写文案、回答些知识问题，它能处理得更有条理，深度也够一些。

不过呢，跟那些“学霸”级别的大模型比起来，要是碰到复杂的专业问题，或者得深入讨论好几轮的对话，它还是会有点跟不上趟，回答得不太全面。

14B的Deepseek

就像个成绩不错的高中生啦，在数学题测试这些任务里，正确率比7B的那可提高了不少。

它对复杂语义的理解能力更强，复杂的语言结构和逻辑关系，它都能捋得清。在聊天的时候，能更准确地抓住你想表达的意思，给出更靠谱的回应。

像智能客服、文本摘要这些对语言处理要求高些的事儿，它就能干得挺不错。但要是碰到超级复杂的专业问题，或者得把好多知识融合起来处理的任务，它还是有点吃力。

说到30B的Deepseek

那可算得上是个大学生啦，处理长文本和复杂任务的能力有了大飞跃。就好比写文章，它能写得又丰富又详细，逻辑还特别严谨。

在代码生成这种专业领域，它也能表现得相当出色。

对企业来说，要是有些专业的应用，像生成专业文档、处理复杂业务逻辑，它就能帮上大忙。

不过，它对硬件资源的要求就像大学生的花销，一下变高了，部署和运行成本也跟着涨起来。据分析，它的部署成本大概需要5-10万元。

而且在一些特别前沿、特别复杂的科研任务，或者要把好多不同领域知识揉在一起处理的任务面前，它也有点力不从心。

最后看看70B的Deepseek

这简直就是个专家级别的“大神”呀！它的语言理解和生成能力超强，各种复杂的自然语言任务，不管是推理、知识问答还是文本创作，它都能完成得特别出色，生成的内容质量高得就像专家写出来的一样。企业要是有那种超复杂的业务问题，或者想做深度数据分析和预测，找它准没错。可这“大神”也不是那么好请的，它对硬件要求极高，就像要给大神盖个豪华宫殿，得有特别强大的计算资源支持才行，

部署难度大，成本也高得吓人，据统计其部署大概需要20-40万元。

就算是这么厉害的“大神”，在一些极端复杂的场景，或者要一下子处理好多实时数据的情况下，也会觉得有点难搞。

不同规模的Deepseek在本地部署，就像不同学习阶段的人，各有各的本事，也各有各的局限。

本地部署的DeepSeek能让大家更深入地了解人工智能的使用和开发，必定会产生更多的次级创新。