极速！深思R1本地部署实操：30分钟搞定AI提效，成本直降90%

各位跨境电商、游戏、支付、贸易和广告行业的朋友们好！2025年伊始，AI领域又掀起了一股不小的波澜，一个全新的名字——DeepSeek R1横空出世，瞬间引爆了国际技术圈和社媒平台。新媒网跨境获悉，不少外媒甚至用“中国AI正在震动硅谷”这样的标题来描述这一事件。

可能有些朋友平时忙于业务，对这些前沿技术不甚了解，但多半都听过这股热潮。那DeepSeek R1到底是个啥？为什么大家总把它叫做“推理模型”？“开源”又有什么了不起？作为咱们跨境人，这些跟我们有关系吗？

别急，今天我就以一个资深导师的身份，来给大家深入浅出地拆解一下DeepSeek R1。咱们不聊虚的，就讲实战。我会用大家熟悉的比喻（比如厨房、餐馆和外卖），让这些复杂概念变得易懂。

读完这篇，你将彻底搞明白DeepSeek R1的来龙去脉、它与其他AI模型的区别、它的强项和不足，以及最关键的——即便你是个设计师、文案高手，甚至只是对AI好奇，也能轻松上手，把它变成你的得力助手。

DeepSeek AI与DeepSeek R1究竟是何方神圣？

DeepSeek，是一家来自咱们中国的AI科技公司，他们专注于开发大型语言模型。说白了，就是和OpenAI的ChatGPT、Anthropic的Claude以及谷歌的Gemini一样，做的是同一种底层技术。

而DeepSeek R1，则是他们家主打“推理能力”的AI模型。你可以这样简单理解：大部分聊天机器人追求的是对话的流畅性和自然度，而DeepSeek R1则更侧重于一步一步地、有逻辑地思考问题。

从技术层面讲，R1是一个大型语言模型（LLM），它经过了大量的强化学习训练。这种训练方式就像在告诉AI：“当你通过一步步推理得出正确答案时，我就给你奖励！”它特别之处在于，DeepSeek以MIT式的开源许可，将模型的权重（weight）公开了。这意味着什么？这意味着任何人都可以把它下载下来，在自己的电脑上运行。

咱们打个比方：

DeepSeek R1 ≈ 你可以真正“拥有”的一个非常聪明的“逻辑大脑”。 它不像其他模型那样被锁在公司服务器里，R1更像一份大脑的“设计图”，谁都可以复制并使用。

DeepSeek R1是什么时候发布的？

DeepSeek R1的官方发布时间是2025年1月20日。

这个时间点非常重要。R1出现时，全球范围内一场构建更优推理模型的激烈竞赛正酣。OpenAI刚刚发布了他们的o1推理模型，Anthropic也在紧锣密鼓地更新Claude 3.5，谷歌则在完善Gemini 2.0，尤其注重图像、视频和文档理解能力。Meta等公司也在不断提升Llama及其他开源模型的性能。

DeepSeek R1正是在这个群雄逐鹿的时刻，带着一个大胆的宣言强势入局：“我们的推理能力可以与那些商业巨头模型相媲美——但我们的模型是开源的，任何人都可以免费运行！”

这，就是它引起如此巨大关注的根本原因。

DeepSeek R1的工作原理（大白话版）

咱们聊聊AI的“思考”方式。大多数老一代的AI聊天机器人，其实就像一个超级强大的“自动补全”工具。它会根据你给出的现有文本，预测下一个词应该是什么，这是基于它在训练时学到的海量语言模式。

普通AI vs “推理”AI

这种预测式的AI，听起来可能很流畅自然，但它有一些不足：

• 有时会给出听起来很自信，但实际上完全错误的答案。
• 会“幻觉”出一些事实——凭空捏造信息，听起来像那么回事，但却是假的。
• 它并没有真正意义上的“思考”，它只是在预测文本。

而DeepSeek R1，属于更新一代的“推理模型”。这类模型在训练时，就是要学会把复杂问题分解成更小的步骤，仔细思考每一步，然后才能得出答案。

DeepSeek在训练R1时，大量使用了强化学习。简单来说，就是当模型通过一步步的推理，最终得出正确答案时（尤其是在数学、逻辑和编程等难题上），它就会得到奖励。

咱们再用最简单的语言来区分一下：

• 老一代AI：“我根据以前看过的东西，猜个听起来差不多的答案。”
• R1这类AI：“让我想想，一步步地把这个搞清楚。”

这就是为什么DeepSeek R1在以下几个方面表现特别出色：

• 数学问题
• 逻辑谜题
• 编程任务
• 复杂的多步骤问题
• 重分析的工作

开源权重与模型大小（可以下载的“大脑”）

DeepSeek可不只是自己打造了R1，然后藏着掖着。他们已经通过GitHub公开了R1的权重，以及一些“蒸馏”模型，任何人都可以下载并在本地运行。这些权重——也就是经过训练的实际参数——是在宽松的MIT许可下公开的。

在AI行话里，完整的R1模型是一个“专家混合系统”（Mixture-of-Experts），拥有大约6710亿个参数（但由于其MoE架构，任何时候只有大约370亿个参数是活跃的）。DeepSeek还发布了一些“蒸馏”（更小）版本的模型，参数规模从约15亿到700亿不等。“蒸馏”的意思，就是让大模型把它的知识传授给小模型，这样你就能得到一个更轻巧但仍然有能力的版本。

对于非技术背景的朋友们，这些数字在实际操作中意味着什么呢？

• 小模型（15亿、70亿参数）：普通笔记本电脑就能跑起来。
• 中模型（140亿、320亿参数）：需要配置更强的电脑或者独立的GPU（显卡）。
• 大模型（700亿、完整的R1）：那就得上服务器级别的硬件了。

这就是为什么大家都在说R1是个“大事件”。它不仅仅是一个你可以在线聊天的模型，更是一个你可以下载、拥有并在自己的设备上运行的模型。

云端 vs 本地 vs 第三方（“餐厅”的比喻）

这部分是很多朋友容易搞混的，所以咱们务必讲清楚。使用DeepSeek R1主要有三种方式：

• 通过DeepSeek官方服务（他们的官方聊天界面或API）在云端使用。
• 通过第三方平台（比如Hugging Face等托管R1的公司）在云端使用。
• 在自己的设备上本地运行（在你的电脑上跑R1）。

在这三种情况下，模型本身都是同一个“大脑”。不同的是，实际的计算工作是在哪里完成的。咱们用个“美食”的比喻，让你一下就明白。

🍳 在本地运行R1 = 自己在家做饭

• 你下载食谱（R1模型权重——完全免费）。
• 你一次性购买食材（你的电脑硬件）。
• 你在自己的厨房里烹饪（你的CPU或GPU完成所有计算）。

结果呢？完全私密——数据不会离开你的电脑。没有持续的使用费用。一切尽在你的掌控中。但如果你的厨房很小（笔记本性能弱），做饭可能会慢，或者能做的菜品有限，而且你需要自己动手搭建环境。

🍽 DeepSeek官方API = 去餐厅吃饭

还是同样的食谱（R1），但DeepSeek在他们强大的云端GPU上运行模型——那就是他们的“厨房”。你只需要通过网络发送请求，就能收到响应。

这里，模型本身依然免费，但在大型云机器上运行是需要成本的（电力、硬件、维护）。所以DeepSeek会收取使用费，通常按每百万个处理的token来计费。你花的不是食谱的钱，而是厨师、燃气、电费以及餐厅场地的钱。

🚚 第三方平台 = 外卖APP

第三方公司——包括云平台和AI基础设施提供商——也可以在他们自己的服务器上托管DeepSeek R1。他们下载免费的模型，在自己的硬件上运行，然后提供API或网页界面，根据你的使用量来收费。

为什么会有人选择第三方而不是直接用DeepSeek呢？可能是因为在你的地区，第三方更便宜；或者他们提供了额外的功能（比如仪表盘、日志记录、微调选项）；或者他们把多个模型（R1 + GPT + Claude）捆绑在一个界面里；又或者允许你运行R1的定制版本。

第三方卖的是计算能力、便利性和工具服务，而不是模型本身。

DeepSeek R1的限制与局限性

DeepSeek R1虽然表现惊艳，但它并非完美无缺。它有非常明确的技术和实践局限性。

技术局限性

• 创意和情感写作能力较弱
  R1擅长逻辑，但在写生日祝福、浪漫情话、营销文案和社交媒体帖子时会显得力不从心。这些内容往往会感觉平淡或像机器生成的。如果说GPT或Claude写起来像经验丰富的文案高手，那R1就像一个力求友好的严肃工程师。
• 英文语调可能比较生硬
  即使R1的答案在技术上是正确的，其语言也可能出现尴尬的重复、不自然的正式感，或者无法捕捉到你想要的“氛围”或风格。如果你非常看重语调和文风，那么Claude和GPT在这方面明显更胜一筹。
• 不支持多模态（仅限文本）
  R1无法直接查看图片、阅读图表或PDF文档、观看视频或听取音频。它是一个纯文本的推理模型。如果你需要一个能够处理图像或其他媒体的AI，你需要像GPT-4o或Gemini这样的模型。
• 大型模型需要强大的硬件支持
  你可以在笔记本电脑上运行小型的R1模型，但320亿或700亿参数的版本需要非常强大的GPU（通常需要24GB到48GB的显存）。并非每个人都拥有这种级别的机器。所以当人们说“任何人都可以本地运行它”时，这只对小型版本来说是真的。
• 仍会产生“幻觉”并“过度思考”
  即便经过了更好的推理训练，R1仍然可能自信地给出错误答案，有时会“自言自语”地思考太久，并生成非常冗长的思维链条。它终究还是一个AI语言模型——不是计算器，也不是预言家。

政策与访问限制（官方云版本）

你可以在本地运行的开源版本是一回事，而官方云版本又是另一回事。根据用户报告和外媒报道，DeepSeek的官方云界面遵循国内相关法律法规要求，对敏感的政治内容进行了过滤。模型可能最初会生成一个答案，然后将其删除，并替换为“抱歉，我无法回答这个问题”的消息。

新媒网跨境了解到，一些国家和地区的相关机构出于数据安全和隐私考虑，对其在政府设备上的使用提出过审查或限制。

⚠️ 重要提示： 这些限制主要适用于DeepSeek的官方服务器和应用程序。那些在本地运行开源R1的用户报告称，他们可以移除或绕过这些过滤。

所以，咱们要明确：

• 使用DeepSeek官方服务：意味着更多的内容审查和政策约束。
• 本地运行R1：意味着更大的自由度，但也需要承担更多的责任。

DeepSeek R1与GPT、Claude、Gemini等模型的区别何在？

咱们用“人格化”的比喻来做个直接比较，让你清楚地看到它们的差异。

DeepSeek R1 vs OpenAI (GPT-4o, o1)

OpenAI的o1模型在纯粹的推理质量上，目前可能仍然是行业标杆。而GPT-4o则是最全面的选手：在编程、写作和多模态任务上都很强。

DeepSeek R1的目标是提供类似等级的推理能力，但作为一个开源选项。它的运行成本更低，尤其是自托管时，但在语言表达和用户体验上可能不如GPT成熟。

你可以这样理解：

OpenAI是一台豪华品牌的笔记本电脑。R1则是一台任何人都可以自己组装，性能强大但价格亲民的DIY电脑。

DeepSeek R1 vs Claude 3.5

Claude 3.5是目前最好的“写手”，擅长编辑、处理长篇文档，语调非常自然。

R1在许多公开基准测试中，纯逻辑能力更强（尤其考虑到成本），但在情感或风格化的写作上则逊色。

Claude是你的才华横溢的编辑兼故事大王朋友。R1是你的在数学竞赛中横扫一切的朋友。

DeepSeek R1 vs Google Gemini 2.0

Gemini 2.0是一个多模态系统：它能理解图像、PDF、图表和视频，并与谷歌的工具套件紧密集成。

R1是纯文本的，但如果你不需要图像理解能力，它在逻辑和编码任务上更胜一筹。

Gemini是会看会读的AI。R1则是用文本来思考的AI。

DeepSeek R1 vs Llama / Mistral / Qwen（其他开源模型）

Llama 3和3.1是许多应用中最好的通用开源基座模型。Mistral提供了非常高效的小模型，适合边缘设备。Qwen则提供了强大的多语言性能，尤其对亚洲语言支持友好。

DeepSeek R1在开源家族中，以其卓越的推理能力脱颖而出，是一个专注于逻辑的专家。

其他模型是“瑞士军刀”。R1则是一把非常锋利的“逻辑刀片”。

手把手教你：如何本地运行DeepSeek R1（新手友好教程）

说了这么多理论，咱们来点实用的。下面我就来手把手教你，如何在自己的电脑上运行R1。

最简单的方法：LM Studio（无需编程）

LM Studio是一个免费的桌面应用程序，支持Windows、Mac和Linux系统，它能让你通过一个简洁的界面在本地运行AI模型。上手非常简单。

1. 首先，访问LM Studio官网，下载并像安装普通应用程序一样安装它。

2. 打开应用，进入“Models”（模型）标签页。

3. 在搜索框中输入“deepseek r1”或“deepseek-r1-distill-7b”，你会看到多个版本弹出来。

4. 根据你的硬件配置选择合适的模型大小：

   (1) 15亿或70亿参数版本：几乎所有现代笔记本电脑都能运行。
   (2) 140亿参数版本：最好有16GB以上内存或不错的GPU（显卡）。
   (3) 320亿参数版本：需要强大的GPU（24-48GB显存）。

5. 对大多数朋友来说，从70亿参数版本开始是个不错的选择——它性能不错，又不会太吃硬件。

6. 如果你想运行完整的6710亿参数模型，那需要非常强大的GPU和多GPU设置——这远超普通消费级电脑的能力了。

7. 点击“Download”（下载）。应用程序会自动下载模型文件（几个GB），并自动完成所有设置。

8. 然后点击“Open in Chat”（在聊天中打开），输入你的问题，看着你自己的电脑开始“思考”吧。

一旦下载完成，就不需要联网了。没有API密钥，没有月费。这完全是你自己的私人AI。

稍进阶一点：Ollama（Mac/Linux用户福音）

如果你对基本的终端命令操作比较熟悉，可以从Ollama官网安装它，然后运行下面这两个命令：

ollama pull deepseek-r1:7b
ollama run deepseek-r1:7b

这种方法更轻量，也更适合编写脚本，如果你想实现一些自动化操作的话。

手机能跑吗？

目前，要在手机上运行完整的R1模型还比较困难，主要受限于存储空间、内存容量和处理器性能。但随着手机硬件的不断进步，未来小型蒸馏模型可能会逐渐进入移动应用。

DeepSeek R1为何意义重大？

DeepSeek R1不仅仅是又一个聊天机器人，它代表着AI领域的三个重要转变。

1. 第一，它专注于推理。 更多的是思考，而不是猜测。R1的设计目标就是一步一步地解决问题，而不是仅仅追求流畅的表达。
2. 第二，它是开源权重、MIT许可的模型。 公众可以下载、检查、修改和运行一个能够与封闭的商业系统竞争的模型。这种程度的开放性，在这个性能水平上，是前所未有的。
3. 第三，它开创了“本地优先”的可能性。 普通用户和小型团队可以在不将数据发送给大型科技公司的情况下，运行强大的推理AI。

R1完美吗？远非如此。它不是最好的写手，也不能识别图像。它的官方服务面临审查和合规性挑战，而且它仍然会犯错。

但它推动了开源AI的边界，尤其是在推理任务上。它也给国际巨头AI实验室带来了真正的竞争压力，证明了一件重要的事情：“你不必拥有数十亿美元的订阅收入，也能构建出严肃的AI。” 许多技术分析现在都认为DeepSeek V3和R1是我们在成本效益高、开源AI方面思考方式的一个重要范式转变。

对于咱们普通用户来说，R1意味着AI工具的选择更多了，隐私有了更多保障，市场竞争更加激烈，也让我们对这项技术的发展方向有了更清晰的认识。

常见问题解答

• DeepSeek R1是免费的吗？

  是的。模型本身是免费且开源的。在你的硬件上本地运行它，没有任何使用成本。通过云API使用它，你需要支付的是计算时间（GPU使用费），而不是模型本身。

• DeepSeek R1比ChatGPT更好吗？

  这取决于你的需求。对于纯逻辑、数学和一些编程任务，R1非常有竞争力——特别是考虑到成本因素。但对于流畅的写作、创意文本和多模态任务，ChatGPT（GPT-4o）目前仍然领先。

• 我能在普通笔记本电脑上运行DeepSeek R1吗？

  可以，只要你选择小型或中型模型。15亿或70亿参数版本可以在大多数现代笔记本电脑上运行。140亿参数版本需要更多内存。320亿及更大的版本更适合强大的桌面GPU或服务器。

• 使用DeepSeek R1我的数据安全吗？

  如果你在本地运行R1，你的数据永远不会离开你的设备——这是最私密的选择。如果你使用DeepSeek的云服务或第三方API，你的数据会通过他们的服务器，所以你需要信任他们，就像信任其他任何云AI服务一样。一些监管机构对DeepSeek官方服务的数据隐私提出过担忧。

• DeepSeek R1支持图像或视频吗？

  不。R1目前仅支持文本。如果你需要能够处理图像或视频的AI，你需要像GPT-4o或Gemini 2.0这样的模型。

• 为什么大家说DeepSeek R1是个“大事件”？

  因为它结合了强大的推理能力、开源许可、可下载的权重、多种模型大小以及本地部署支持。在此之前，达到这种水平的这种组合在市场上并不多见。

• DeepSeek R1会取代GPT / Claude / Gemini吗？

  不会。它只是增加了一个新的选择。对于需要大量写作、追求精美输出的任务，可以使用GPT或Claude。对于逻辑要求高、对成本敏感或对隐私有要求的任务，R1则是更好的选择。对于图像和视频理解，则使用多模态模型。你不需要选择一个“赢家”——你只需根据具体任务选择合适的工具。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/deepseek-r1-local-run-ai-efficiency-cost-cut.html