大家好！最近爆火的国产AI模型DeepSeek，凭借强大的推理能力和亲民价格，成了科技圈的新顶流。但不少朋友反馈：官网卡到怀疑人生，本地部署门槛高到离谱……别急！今天这篇笔记，带你解锁网页在线、本地部署、硅基流动部署三种方案，并分析各版本优缺点，帮你轻松选对姿势！

一、网页在线：快速尝鲜，但需拼手速

适用人群：想快速体验、无需复杂操作的小白。 操作步骤：

优点：

    零门槛，打开即用。 支持联网，回答更实时。

缺点：

    服务器超载：10次提问8次卡顿，体验像抽盲盒。 功能受限：无法自定义模型参数，高级玩家慎选。

适合场景：偶尔提问、测试简单任务（如查资料、简单的提问）。

二、本地部署：极致掌控，但硬件劝退

适用人群：技术极客、有高性能设备的开发者。 操作步骤：

1、 选择模型版本：

    满血版R1（671B参数）：需16张A100显卡+2TB固态硬盘，土豪专属。 蒸馏版（7B/14B参数）：RTX 4060显卡即可运行，但效果缩水。

2、 通过Ollama或vLLM框架部署，支持终端或可视化界面交互。

优点：

    完全私有化：数据不经过第三方，安全性高。 可定制性强：支持联网、知识库集成等高级功能。

缺点：

    硬件要求逆天：满血版部署成本超百万，蒸馏版性能打骨折。 技术门槛高：需熟悉命令行和模型调参。

适合场景：企业级应用、科研项目或硬核玩家折腾。

三、硅基流动+华为云：性价比之王，小白首选

适用人群：普通用户、想低成本用满血模型的务实派。 操作步骤：

    注册硅基流动账号：官网（https://www.siliconflow.com/zh/home）用手机号登录 获取API密钥：在平台生成密钥，复制到ChatBox客户端（支持Win/Mac/手机）。 选择DeepSeek-R1满血版，开启丝滑对话！

优点：

    成本低：注册送14元，1元≈250万token，够用半个月。 满血体验：直接调用671B参数模型，效果碾压官网蒸馏版。 操作简单：5分钟搞定，无需代码知识。

缺点：

    依赖网络：断网时无法使用。 部分高阶功能（如联网搜索）暂未开放。

适合场景：日常写作、编程辅助、教育辅导等高频需求。

四、DeepSeek版本对比：选对才能爽！

1、 V1/V2系列：

    优势：代码能力强，适合开发者。 劣势：推理和多模态能力弱，已过时。

2、 V2.5/V3系列：

    优势：数学推理和联网搜索提升，性能对标GPT-4。 劣势：API功能受限，硬件要求高。

3、 R1系列：

    满血版（671B）：推理能力超OpenAI o1，但仅限云服务部署。 蒸馏版（7B/14B）：本地可跑，但效果仅为满血版的30%。

五、普通用户怎么选？闭眼抄作业！

为方便大家快速决策，我们整理了一张极简对比表，建议收藏保存！

部署方案优点缺点网页在线零门槛即开即用 ，支持联网实时搜索服务器卡顿严重，无法自定义模型参数本地部署数据绝对私有安全 ，支持高阶功能定制(本地数据库搭建硬件成本高达百万级 ， 技术门槛极高硅基流动+华为云低成本用满血版模型 ， 5分钟一键部署依赖网络环境 ， 部分高级功能未开放

结语

DeepSeek的爆火，不仅是技术的胜利，更是国产AI生态的突破。无论你是小白还是极客，总有一种姿势能解锁它的潜力！赶紧试试硅基流动方案，体验“人均AGI”的快乐吧！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

    大模型 AI 能干什么？大模型是怎样获得「智能」的？用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

    为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示（Embeddings）向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

    为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 & 损失函数简介小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

    硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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