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　　在2025年的技术浪潮中，随着人工智能的发展，DeepSeek大模型如同一颗耀眼的明星闪耀在科技界。随着年初的发布，这款大模型瞬间引发了众多发烧友的热议，究竟它具备怎样的能力，让我们带你一起探寻。本篇文章将深入分析Intel酷睿Ultra 285H处理器与AMD锐龙AI9HX370处理器在本地部署DeepSeek大模型时的表现，展现出AI技术的触手可及。

　　对于许多科技爱好者而言，能够在自家的轻薄本上畅快地运用AI技术，无疑是一件吸引人的事情。但许多比起付费使用成熟的AI应用，DeepSeek大模型开源的特性更受到追捧，让大家更乐于在本地进行部署和探索。实际使用DeepSeek大模型的体验究竟如何？我们选用了两款市场上较为流行的处理器，Intel酷睿Ultra 285H与AMD锐龙AI9HX370，进行了耐心对比与评测。

　　先来看测试设备，Intel酷睿Ultra 285H处理器基于ArrowLake架构，结合了性能、能效和低功耗核的优势，总核心数达到16个，而AMD锐龙AI9HX370处理器则凭借其12核心24线程的设计，逐步展现出不容小觑的实力。虽然两款处理器定位较为接近，然而它们在实际的测试性能及功耗上却呈现出有趣的差异。Intel的TDP高达45W，而AMD则为28W，这也将直接影响到在长时间运行高负荷任务时的发热和稳定性。

　　我们在测评中发现，利用Ollama开源的方法，可以轻松在本地运行DeepSeek-R1的大模型。在测试开始时，我们提出了4个不同的任务，诸如简单的自我介绍，基于李白风格的诗歌创作，复杂的数学问题，以及旅行攻略的撰写。测试结果显示，Intel酷睿Ultra 285H在处理14B模型时，每秒输出接近10个Token，表现十分喜人，相较于AMD锐龙AI9HX370高出40%左右。这一成果让笔记本用户有了在轻薄本上进行AI任务的新选择，同时体验到了强大算力所带来的便利。

　　值得一提的是，在运行Ollama的过程中，每个模型的运行效率随着规模的减小而显著提升。虽然发送速度加快，但也伴随着智力的下降，尤其是在更小的1.5B及7B模型中，AI常常无法完美地完成复杂任务，显示出一定的局限性。

　　针对AI模型在编程上的应用，我们也进行了实验。在基于Intel酷睿Ultra 285H的工具FlowyAIPC中，使用DeepSeek-R1进行HTML编程，一段简易的贪吃蛇游戏顺利生成。这说明，在AI的辅助下，编程入门者甚至资深开发者都能享受到极大的工作效率提升。通过简单指令，便可激发AI的强大处理能力，为技术发展注入新的动力。

　　归根结底，这些测试结果清晰地表明，硬件只是一方面，软件环境的适配同样不能忽视。人工智能的长期发展需要硬件与软件的共同努力，例如Intel在推广OpenVINO方面的持续投入，已经开始显现出成效。用户反馈显示，使用Intel酷睿Ultra 285H集成的图形处理能力，能够流畅地运行复杂的AI应用，并为丰富的应用生态打下了基础。

　　未来，AI的应用范围将给我们的生活带来深刻变化，而Intel、AMD等企业在这一赛道中的较量也必定更加激烈。然而，正如DeepSeek大模型所展现的那样，AI技术的真正魅力在于其开放性和包容性。无论是硬件平台的选择，还是程序员的选择，时代的进步与每个人的参与紧密相连。

　　在这个AI大潮来临的时代，DeepSeek大模型与Intel酷睿Ultra 285H处理器的结合展示出了令人期待的前景，足以使任何科技爱好者心潮澎湃。如果你也渴望一尝本地部署大模型的乐趣，那么不妨亲自体验一下，相信你将会收获不一样的惊喜！返回搜狐，查看更多