灣仔298電腦資訊網 報導

近日，開源大型語言模型DeepSeek R1 成為大熱，其中的一個版本671B因號稱「接近AGI（通用人工智慧）」引發最新熱議。

據悉，Digital Spaceport頻道主持實測發現，運行此模型需至少1.5TB記憶體，並需依賴老舊高階伺服器如戴爾PowerEdge R930，儘管硬體成本可壓至1,500美元，但對一般用戶而言，光是如何湊齊96條記憶體插槽便是一場噩夢。

測試中，模型雖通過「小行星末日倫理決策」等複雜情境，展現深度邏輯推演能力，但其推理速度卻因「並行處理參數設定異常」而暴跌至每秒1-35個token，生成一段百字回答竟需逾1小時。技術團隊推測，問題可能源於底層框架Open WebUI的參數覆蓋，導致上下文窗口從預設16k暴增4倍至65k，大幅拖累效能。

我們看看測試影片：

值得關注的是，DeepSeek團隊公開的「低階程式碼優化技術」雖能提升NVIDIA顯卡推理速度，但多數開源社群尚未跟進，使得CPU運算反成權宜之計。此現象凸顯開源AI的雙面性：一方面加速技術民主化，另一方面卻因硬體落差加劇應用門檻。

儘管測試結果顯示，該模型離真正的AGI仍有差距，但其在有限資源下的表現已令人驚豔。例如，面對「解析薄荷糖字母數」等刁鑽問題，模型能快速給出精準答案，顯見其潛力。未來若結合分散式運算與記憶體共享技術，或許能為家用實驗室開啟大模型落地的新可能。

觀點

DeepSeek R1 671b的現況，正是AI發展的縮影——技術突破往往伴隨實用性陣痛。與其追逐「AGI在車庫」的浪漫想像，不如正視開源生態的整合困境：如何讓優化技術普及、降低硬體依賴，才是推動AI民主化的關鍵戰場。

[完]

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