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🎯 先看看本地部署的运行效果

为了测试本地部署的 DeepSeek-R1 是否真的够强，我们随便问了一道经典的“鸡兔同笼”问题，考察它的推理能力。

📌 问题示例：
笼子里有鸡和兔，总共有 35 只头，94 只脚，问笼中各有几只鸡和兔？

🔹 AI 的推理过程

DeepSeek-R1 详细推导了方程，并一步步计算出答案，展现了清晰的思考逻辑。
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🔹 AI 的最终答案

思考后，AI 准确给出了最终答案，推理严谨，逻辑缜密。
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可以看到，本地运行的 DeepSeek-R1 推理能力极强，完全不输在线 AI！🔥

🛠️ 3 步完成本地部署，轻松上手！

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🔹 第 1 步：下载 LM Studio（本地 AI 交互软件）

LM Studio 是一个美观、易用的本地 AI 运行环境，比 Ollama 更加友好。

🔗 官方下载地址：https://lmstudio.ai/

💡 如果官网下载受限，可使用我提供的百度云链接（请私信获取）。

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🔹 第 2 步：下载 DeepSeek-R1 模型（AI 的“大脑”）

DeepSeek-R1 需要以 GGUF 格式 运行，因此我们从 ModelScope 下载官方优化的模型文件。

🔗 模型下载地址：
https://modelscope.cn/models/lmstudio-community

📌 如何选择合适的模型？
我使用的显卡是 RTX 4070Ti Super（16GB 显存），选择的是 14B 模型。你可以根据自己的显存选择更大或更小的模型版本，以保证流畅运行。

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📌 下载方法（使用 Git 命令行）：

1. 1. 安装 Git（Git 官网）

2. 2. 打开 CMD 终端，输入以下命令下载模型文件：

git clone https://modelscope.cn/models/lmstudio-community/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF.git

1. 3. 等待下载完成（文件较大，建议保持网络稳定）。

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🔹 第 3 步：在 LM Studio 加载模型，开启 AI 对话！

1. 1. 打开 LM Studio，找到加载模型的选项（如下图红框所示）。

2. 2. 选择刚刚下载的 DeepSeek-R1 GGUF 文件，并加载进软件。

3. 3. 点击下方“聊天框”，开始聊天！🎉

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📌 个性化设置：

• • 温度（Temperature）：控制 AI 的创造性

• • 最大输出长度（Max Tokens）：控制回答的字数

• • 响应速度优化

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🎯 体验总结：本地 AI 的真正魅力！

✨ 无需联网，随时随地运行 AI
✨ 隐私安全，不上传数据到云端
✨ 推理能力强，媲美 ChatGPT
✨ 完全免费，不用订阅 API

📢 你成功部署了吗？欢迎在评论区分享你的使用体验🔥