DeepSeek 刚交卷，本地党直接分成两半。10 月 17 日，DeepSeek 官方把 V4.1-Flash 更新至 1017 版本，第三方榜单已把它抬到"国产第一、全球第 14"。消息炸开的同一晚，本地大模型圈被问得最多的不是它有多强，而是一个问题：我的卡能不能跑？知乎微博微博
先泼一盆冷水。官方推理引擎 deepinfer 在 10 月 20 日正式开源，连配套协议工具 deepseek-recipe 一起放出。但这东西不是给家庭用户准备的：它本来就是 DeepSeek 自家线上推理服务用的引擎，官方定位是给要运营推理后端的人用的。支持名单上写着英伟达 SM100 级 GPU 和华为昇腾 950 芯片。拆解者还补了一句，想跑它，“也需要SM100才能运行”。换句话说——数据中心的工具，家用机够不着。知乎知乎知乎36氪知乎
但社区等不了。有博主晒出量化者 Michael Helcig 发布的可在 Strata 里本地运行的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 量化版。小红书
帖子给出的参数相当激进：763B、384 个专家的 MoE，压到约 2 bit 之后宣称 12GB 显卡就能跑。划重点：这是量化者自报的成绩单，IQ2_XXS 版基准均值 93.54、恢复率 100%，真不真得自己验。小红书
速度这块，有人给了硬数据。一位 UP 主花 18 天收集到 141 份 Strata 实测报告、覆盖 45 种显卡。哔哩哔哩
结论相当反直觉：内存总量几乎不决定速度，相关系数只有 0.13；显存才是硬门槛，16GB 升 24GB 是最大的一道坎，速度从 56.8 跳到 98.3 tok/s；双卡只是 1.2~1.8 倍的"救援"，第三张卡收益接近零。哔哩哔哩
入门配置照这张表看：GTX1060 6G 约 15~18 tok/s，RX580 8G 约 18~23，RTX3060 12G 约 30，RX7800XT 16G 约 38~44。圈内共识是 40 tok/s 算可用、60 算流畅。至于那个 763B 量化版，发帖人的原话是"现在非顶级配置玩家跑出来的速度很慢，大概只有10t/s以内的速度"。社区的下一个目标，是在 RTX5070 加 64GB 内存上磨出 30~35 tok/s。知乎小红书
第二个战场是算账。有 UP 主把 P100/P40/V100 三张二手特斯拉卡插上计量插座、用同一道 Agent 任务跟官方 API 逐笔对账，甩出"比 API 便宜 17 倍"的标题。哔哩哔哩
但评论区最高赞当场拆台：“量化版api要折价的，哪能这么比”。评论区反而暴露了本地党真正的位置：纠结的已经不是"能不能跑"，是"跑多快、值不值"。哔哩哔哩
所以谁该装？
只想尝最新模型的，再等等——首日量化版只有自报成绩，入门卡速度惨烈，代际时差是本地部署的宿命。
冲着隐私、无审查、不限流量来的，现在就能玩——本地从来不是只为省钱。
双 11 准备装机的，别问店员"能不能跑"——只看显存档位，16G 和 24G 是两个世界，内存加再多也救不了显存。
本地大模型的玩法，正在从"能不能拿到门票"，变成"拿着门票能跑多远"。
