在我的筆記型電腦上運行 284B 超巨大 AI？「Llama 改裝晶片」的魔法

By Gi Pyeong Lee
AI DeepSeek 端側 AI 硬體
將複雜 AI 模型在普通筆記型電腦上運行的視覺化影像
AI Summary

透過僅在需要時啟用巨大 AI 模型核心組件的技術，即便沒有高效能 GPU，也能在普通筆記型電腦上運行 284B 規模的超巨大 AI 模型。

試著想像一下：在幾年前，還需要價值數億韓元的高級伺服器電腦才能運行的超巨大 AI，現在竟然能在你桌上的普通筆記型電腦上運行。而且，甚至不需要任何昂貴的顯示卡（GPU）。就像把整座巨大的圖書館塞進背包裡帶著走一樣，AI 技術已經跨越了硬體的限制，大步向我們走來。

這為何如此重要？

到目前為止，要直接運行大型語言模型（LLM，Large Language Model - 學習龐大數據並能像人類一樣對話的 AI），高效能 GPU 是必備品。這對於個人開發者或一般使用者來說，門檻極高。然而，最近開發者們透過高效利用系統記憶體 (RAM) 的智慧工程，正在打破這個障礙。來源: David Hendrickson on X

這些改變為那些想要直接擁有 AI 模型的個人提供了巨大的機會。由於無需將數據發送到外部伺服器，所有處理都能在我的筆記型電腦內完成，因此能夠建立一個不受安全與隱私問題困擾的獨立 AI 環境。來源: How to Run DeepSeek Locally: Complete Setup Guide (2026)

淺顯易懂：專家混合系統

擁有 2,840 億個參數（AI 的腦細胞般擔任重要角色的數值）的模型，究竟如何能在區區 64GB 的 RAM 中運行呢？

簡單來說，歸功於 「專家小組的高效運用」。擁有 284B 參數的 DeepSeek-V4 具有「專家混合 (MoE, Mixture-of-Experts)」結構。來源: Colibrì vs llama.cpp: Running DeepSeek V4 284B on a CPU 來源: How DeepSeek Runs a 284B LLM on a Laptop (Run AI Locally)

比喻來說，想像一家大型綜合醫院。雖然有數萬名醫生隸屬於醫院（模型），但當病人來時，只會召喚最擅長治療該疾病的 1~2 名專家來診斷。DeepSeek 模型也是如此。並非整個模型始終處於清醒狀態，而是每當我們向 AI 提問時，它都會聰明地只篩選並啟用該問題所需的「特殊專家子網路」。來源: Colibrì vs llama.cpp: Running DeepSeek V4 284B on a CPU

在此基礎上，還加入了「Llama 改裝晶片 (llama-modchip)」或「Colibrì」等新的推理技術。來源: David Hendrickson on X 來源: How DeepSeek Runs a 284B LLM on a Laptop (Run AI Locally) 這些技術有效地將模型配置並管理在 RAM 中，幫助一般 CPU 處理過去由高價 GPU 執行的繁重運算。來源: Android on X [來源: DeepSeek V4 Flash: Local RAM and Speed Tested ComputingForGeeks](https://computingforgeeks.com/run-deepseek-v4-flash-locally/)

超越硬體限制的飛躍

現在，為了運行巨大 AI，再也不需要勉強購買昂貴的設備。這項技術之所以令人興奮，是因為它提前實現了任何人都能在自己的電腦上擁有「屬於自己的 AI」的時代。就像個人電腦的出現引發了資訊化革命一樣，AI 模型的輕量化與優化將成為引領 AI 大眾化的推動力。

當前狀況

目前，開發者們透過將修改後的基礎設施與「llama.cpp」等工具結合，成功地將 284B 參數模型塞進了約 76GB 的 RAM 空間中。[來源: DeepSeek V4 Flash: Local RAM and Speed Tested ComputingForGeeks](https://computingforgeeks.com/run-deepseek-v4-flash-locally/) 來源: Android on X 根據實際基準測試，在特定配置下，甚至展示了每秒可生成 26 個 token（AI 處理的最小字元單位）的速度。[來源: DeepSeek V4 Flash: Local RAM and Speed Tested ComputingForGeeks](https://computingforgeeks.com/run-deepseek-v4-flash-locally/)

特別是 DeepSeek V4 模型以 MIT 授權發布，任何人都可以不受限制地自由下載並進行商業利用，這是一大亮點。來源: Colibrì vs llama.cpp: Running DeepSeek V4 284B on a CPU 來源: How DeepSeek Runs a 284B LLM on a Laptop (Run AI Locally) 不過，對於一般使用者而言，設置過程可能還有些複雜，難以透過幾次點擊就完成安裝。來源: Run Deepseek V4 Flash Locally Full 2026 Setup Guide

未來展望

這場試圖克服硬體限制的運動，將提前實現「端側 AI (On-Device AI，在設備本身運行的 AI)」時代。當巨大模型能在個人電腦上高效運行時，將會增加更多無需雲端成本即可隨時使用高效能 AI 的服務。預計未來，能夠以更少記憶體運行更巨大模型的優化技術，將成為 AI 生態系統的核心競爭力。

參考資料

  1. David Hendrickson on X
  2. Weekly GPU News
  3. Run Deepseek V4 Flash Locally Full 2026 Setup Guide
  4. How to Run DeepSeek Locally: Complete Setup Guide (2026)
  5. [RFC / Benchmarks] Fitting 284B DeepSeek-V4-Flash in 57.61 (https://github.com/ggml-org/llama.cpp/discussions/31699)
  6. Run DeepSeek V4 Flash Locally with llama.cpp (2026)
  7. running deepseek-r1 671b on 64GB/ 128GB ram mac gives Error…
  8. [128GB vs 64GB M4 Max MacBook Pro Ultimate AI RAM… - YouTube](https://www.youtube.com/watch?v=Eu8oP7DD-ro)
  9. deepseek-ai/DeepSeek-R1 · Hugging Face
  10. deepseek-r1
  11. Нейросеть DeepSeek: как пользоваться бесплатно на русском
  12. Google claims Gemma 3 reaches 98% of DeepSeek’s accuracy - using…
  13. Colibrì vs llama.cpp: Running DeepSeek V4 284B on a CPU…
  14. How DeepSeek Runs a 284B LLM on a Laptop (Run AI Locally)
  15. [DeepSeek V4 Flash: Local RAM and Speed Tested ComputingForGeeks](https://computingforgeeks.com/run-deepseek-v4-flash-locally/)
  16. Android on X: “ @TeksEdge @grok give me the details! “ / X
AD
測試你的理解
Q1. DeepSeek-V4 模型能夠在普通筆記型電腦上運行的關鍵原因為何？
  • 因為壓縮了整個模型以減少容量
  • 因為利用 MoE（專家混合）結構，僅啟用必要的部分
  • 因為筆記型電腦的內建 GPU 效能提升了
DeepSeek-V4 使用 MoE 結構，因此每個 token 僅需啟用部分專業子網路，無需同時計算所有參數，從而減輕了記憶體負擔。
Q2. 「Llama 改裝晶片 (llama-modchip)」技術達成的重大成就是什麼？
  • 僅憑 CPU 與 64GB RAM 即可在無 GPU 情況下運行 284B 模型
  • 將模型訓練速度提升了 100 倍
  • 在沒有網路連線的情況下使用雲端模型
Llama 改裝晶片透過修改過的推理堆疊，讓一般 CPU 與 64GB 系統 RAM 就能運行巨大模型，而無需昂貴的顯示卡。
Q3. DeepSeek-V4 模型對開源生態系統產生了什麼影響？
  • 僅以付費服務形式提供
  • 以 MIT 授權公開，可免費進行商業利用
  • 僅限研究目的使用
DeepSeek V4 以 MIT 授權公開，任何人皆可自由下載、修改並進行商業發布。