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　　随着人工智能技术的飞速发展，尤其是今年年初DeepSeek AI大模型的横空出世，逐渐引发了广泛的关注。人们对能够在本地进行大模型部署的兴趣日益浓厚，尤其是对于那些硬件性能不断提升的发烧友而言。DeepSeek AI的开源特性使得越来越多的人愿意尝试在自己的设备上进行部署，来体验强大AI性能带来的便利。然而，在主流笔记本平台上，如何有效地运行DeepSeek大模型，成为了一个重要的课题。

　　我们特别选择了更新的轻薄笔记本，分别搭载Intel和AMD的强大处理器，来对比它们在本地运行DeepSeek大模型的表现。需要指出的是，由于DeepSeek-R1模型的完整版本参数庞大，高达671个billion，我们只能使用它蒸馏版的模型。好在DeepSeek提供了多种不同规模的小模型，方便用户根据自己的硬件逐步选择合适的配置。在这过程中，内存的容量将是是否能顺利进行本地部署的关键因素之一。

　　随着AIPC（AI Personal Computer）概念的兴起，电脑内存的标准几乎从32GB起步，大家普遍意识到即便是苹果等品牌也已经将其最新的产品Mac Mini升级至16GB起步的内存，以适应这股潮流。

　　由于条件所限，我们并未找到两全对等的笔记本进行直接对比，而是选择了相近配置的设备，搭载了Intel酷睿Ultra 9285H处理器和AMD锐龙AI9HX370处理器。这两款处理器均可视为各自平台中的顶尖之作。Intel酷睿Ultra9285H基于ArrowLake架构，具备6个性能核、8个能效核和2个低功耗能效核，共16个核心，但不支持超线MB高速缓存，同时拥有内建Intel锐炫140T显卡，其算力高达99TOPS。

　　与之相比，AMD锐龙AI9HX370的架构为Zen5，构建了4个Zen5核心与8个Zen5c核心，支持超线个线TOPS的算力。值得强调的是，Intel的TDP达到了45W。我们测试的笔记本来自不同型号，Intel的轻薄本在烤机测试中稳定释放功率约35W，而AMD的全能本在散热表现上更为出色，能够释放最高60W的功率。

　　在本次测试中，我们采用Ollama作为开源部署工具，对DeepSeek-R1的蒸馏版模型进行体验。Ollama不仅依赖于全球开发者的维护，还针对Intel和AMD分别推出了经过优化的版本。在测试中，我们通过命令行与DeepSeek-R1模型进行交互，提出了四个问题，以评测模型的各方面表现。通过结果和数据汇总，我们得出结论，模型的规模与响应能力直接相关。

　　相较之下，14B规模的模型表现出色，能够在机上进行流畅的交互，而1.5B规模的模型在准确率上虽有一定不足，却也能完成基本任务。对于Bibliette损失模型，利用iGPU进行编程，效果同样令人满意。

　　我们还评测了DeepSeek-R1模型在Intel酷睿Ultra9285H处理器上的表现，采用FlowyAIPC这款针对Intel酷睿优化的AI应用工具，使用DeepSeek-R1模型实现了基于HTML语言的贪吃蛇游戏编写。尽管游戏较为简单，但基本功能顺利实现，显示出AI编程在提高效率方面的实用性。

　　DeepSeek模型的开源特性让本地 AI 大模型部署变得如此轻松，即使在轻薄本这样的移动平台上，依旧能够展现出非凡的性能。测试结果显示，Intel酷睿Ultra9285H处理器通过Ollama（针对Intel优化版）的支持，能够实现接近10Tokens/s的输出速度，领先于AMD产品40%左右，且在实际功率上差距明显。

　　这次体验表明，AI大模型的有效运行并非仅依赖于硬件性能，适配的软件同样至关重要。尽管Intel和AMD都在不断竞逐，当前Intel的推广取得了一定成效。随着不断举办的AI创新应用大赛，利用OpenVINO框架的开发者正迎来更广阔的创新殿堂。值得期待的，是在未来的AIPC时代，谁将在激烈的竞争中脱颖而出，成为真正的王者。返回搜狐，查看更多