Let's Make AGI Real

DeepSeek的火爆，最重要的原因是效果惊艳，在最好的模型中它最懂中文，在最懂中文的模型中它又最好，而且这么好的模型居然免费，于是人人都想得而用之。

各有各的用法。一般用用处处都有，处处可用却又处处不同：有些长考有些偷懒，有些搜索有些不能搜索，有些可上传文件而有些不行，各种局限，让人如坠五里雾中。

于是很多人想养入深闺，众乐乐不如独乐乐，想咋用就咋用。行不行呢？

有专家吓唬你说不行，理由有二：效果好的你用不起，用得起的效果不好。是不是这样呢？

应该说有点道理，常常多一事不如少一事，但对某些机构某些场景来说，本地安装DeepSeek是刚需：用不好总比没有好！况且这么好的免费极品，你不拥有，简直暴殄天物，愧对人生，极不礼貌！

最近领导问起DS的本地安装的问题。本报告将深入分析DeepSeek本地部署的好处坏处，万一领导有钱了，俺当然要敢于担当，临危受命，马上试试，试试就试试。

一、”养”一个AI：DeepSeek本地部署是香还是坑？

1.本地部署的好处（机遇）

信息安全像金库一样牢固

想象一下，你正在做的研究、你的客户信息、长期Know-how，会放心交给野路子私营公司保管吗？当然不！本地部署就像是把AI和你的数据都锁在自家保险柜里 —— 没有钥匙，没人能偷瞄。对研究人员的那些”不足为外人道也”的资料、还在酝酿中的研究成果、以及那些标着”如果我告诉你就要灭口”标签的文件，这简直是天赐的保护伞。

长期来看，还是很划算滴

云服务API就像是打车：一开始很方便，但天天打车上班，你的钱包很快就支撑不住。而本地部署更像是买了一辆车 —— 前期投入大，但跑得越多越划算。据”没有任何科学依据的经验之谈”™，中等规模研究机构的日查询量如果超过1万次，本地部署通常1-2年内就能让老板乐开了花。

想怎么改就怎么改，没人管得着

你想教AI说你领导特有的行话，或者让它理解”项目延期”真正含义是”周末加班”，云服务能帮你吗？本地部署的DeepSeek就像是你收养的AI宠物，可以根据你的喜好调教它的”性格”。你可以塞给它单位的研究资料、论文数据库，甚至是你单位的八卦（好吧，最后这个可能不太合适），它能变成你所在领域的万金油。

2.没那么美好的现实（挑战）

硬件要求：你的钱包会立刻哀嚎

想养一只DeepSeek，你得先给它准备一个足够豪华的”笼子”。7B参数的”迷你款”至少需要一张RTX 4090（约1.5万元）才能勉强跑起来，而67B参数的”豪华旗舰版”甚至需要几张价值不菲的A100（单卡10万+）。这就像是养宠物，你以为只是买只仓鼠，结果带回家的是一头需要独立卧室的大象。

技术活儿不是一般的多

部署DeepSeek就像是组装一个没有说明书的瑞典家具，还要求你蒙着眼睛完成。你需要有一个坚强能打的技术团队，或者可靠的外包团队（要知道现在遍地草台班子）。他要懂Linux（不是那个企鹅吉祥物，是命令行！）、CUDA（不是咖喱的一种）、以及各种让人头大的深度学习框架。而且，就算你好不容易把它”组装”好了，它还会不定时要求”保养”和”升级”，就像个数字版的高维护伴侣。

性能可能没想象中那么炫酷

即使你花重金买了顶配”笼子”，你的DeepSeek可能还是会有点”头重脚轻”，而且你并不是装了就可用，还需要配置很多其他功能（搜索、知识库、个性问答、上传文件…），才不至于被单位同事指着鼻子问：人家都有，你为啥没有！！！在高峰期，它可能会变得比食堂排队还慢，让研究人员怀疑人生。而且，为了适应本地硬件的限制，你可能不得不选择”经济版”模型，这就像是买了跑车但只能跑二档，多少让人有点遗憾。

3.为你的单位量身定做：值不值得？

考虑到贵单位想要一个能搜索、会查资料、守口如瓶、还特别靠谱的AI助手，让我们来个实用主义分析：

知识库+搜索需求=完美契合

DeepSeek本地部署加上检索增强生成（RAG）系统，简直就是给研究人员配了个24小时不睡觉的”学霸助手”。它能快速翻阅单位的研究文献、报告、专利（甚至可能包括某些人的论文草稿和被拒稿），为研究人员提供精准答案。这就像是给每个研究员配了个随身携带的图书馆，还附带一位不怕加班的图书馆员。

保密要求？它比特工还靠谱

在处理敏感数据方面，本地部署的DeepSeek就像是拥有最高安全许可的特工，所有机密对话都在你的防火墙内完成，没有数据会”叛逃”。你甚至可以根据保密级别设置不同的访问权限，就像是给文件设置了”绝密”、”机密”和”这个大家都知道”三个等级。

准确性要求？需要慢慢调教

不要指望天生丽质，别忘了3分爹娘7分打扮。通过领域微调，DeepSeek可以从”百科全书式选手”变成你研究领域的”专家中的专家”。就像教一个新员工，开始可能会犯错，但给它足够的学习材料和指导，很快就能成为团队的得力助手，甚至在某些专业问题上，提供连资深研究员都点头称赞的见解。

二、预算有限怎么办？分级配置来救场

1. “穷人”方案（预算约15-30万元）

这就像是买了经济型家用车，能跑就行：仅用于培训司机，不能指望载客拉货。

硬件：1-2台装了四块RTX 4090的电脑（就是那种让游戏玩家垂涎三尺的显卡）

模型：DeepSeek-7B/14B的”节食版”（量化后的模型，就像是AI的减肥版）

能力：能同时服务10-20名研究员，每天处理约3000个问题

维护：找个对电脑比较在行的同事兼职看护（每周大约花8小时）

2.”温饱”方案（预算约30-50万元）

这相当于买了一辆舒适的中级车，可以家用，偶尔跑跑网约车。

硬件：专业服务器配2-4张A100 GPU（这些卡的价格足够买一辆不错的车）

模型：DeepSeek-7B/14B全功能版或DeepSeek-67B的”节食版”

能力：能服务50-100名研究人员，日均上万次查询

维护：需要1-2名专职技术人员（年薪大约30-50万元，是的，他们很值钱）

3.“小康”方案（想想领导应该没那么多钱，先行略过，不费脑子了）

三、实施建议：慢慢来，别着急

1.三步走战略

第一步：先小试牛刀（1-3个月）

• 先买个”经济型”配置，装个”节食版”DeepSeek-7B/14B/32B
• 找1-2个研究方向的”小白鼠”进行测试
• 收集反馈，看看效果到底好不好

这就像是先养只仓鼠看看你是否真的具备养宠物的能力，而不是直接买头大象回家。

第二步：循序渐进（3-6个月）

• 根据”小白鼠”反馈，决定是升级还是维持现状
• 开始整合单位知识库，建立检索系统
• 针对关键研究领域进行特训

第三步：全面铺开（6个月后）

• 让全单位的研究人员都来”折磨”这个系统
• 深度优化，让它越来越懂你们的”行话”
• 建立长期维护机制（毕竟，养宠物是一辈子的事）

2.混合策略：两全其美

为了让预算花得更值，可以考虑”双管齐下”：

• 敏感数据和高频常规问题交给本地模型处理
• 特别复杂或不敏感的问题，偶尔也可以请教云端API
• 制定明确规则：哪些可以”出门”，哪些必须”待在家里”

这就像是既养了宠物猫（本地部署）满足日常陪伴需求，偶尔也去动物园（云服务）看看更奇特的动物。

四、决策参考表：一目了然

五、最终建议：实用主义万岁

1. 先从小规模试点入手，别一上来就梭哈

2.采用渐进式扩展，走一步看一步

3.混合策略可能是最经济实惠的选择

4.培养内部技术团队，这可能是最值钱的投资

DeepSeek-7B的”节食版”可能是最佳起点 —— 它就像是紧凑型家用车，虽然不是跑车，但绝对能满足日常通勤需求。随着使用经验积累和需求明确，再考虑是否要升级到”豪华SUV”。

记住，选择本地部署AI就像是决定要不要养宠物 —— 前期投入和持续照料不可避免，但回报的是专属于你的忠诚和定制化服务。只要规划得当，DeepSeek完全可以成为你研究团队的得力助手，而不是一个烧钱的黑洞。

最后，无论你做什么决定，单位预算再有限，还是建议要早点部署，早用早超生😄。AI素养非常重要，何况DS就是天上掉馅饼！这个馅饼不趁早吃，等个一年半载，可能就搜啦！