AI PC幾乎成為所有新款筆記本宣傳的標(biāo)配，本地運(yùn)行大模型、高階人工智能助手成為新款筆記本的基礎(chǔ)操作。但很多時(shí)候，筆記本廠商原配的本地大模型功能未必合適，自己動(dòng)手部署本地DeepSeek自然變成了很好的選擇。特別是隨著酷睿Ultra 200V（Lunar Lake）和酷睿Ultra 200H/HX（Arrow Lake）推動(dòng)AI PC概念普及，圍繞NPU、GPU、CPU構(gòu)建的AI加速框架已然成型，現(xiàn)在不妨讓我們以華碩靈耀14 2025為例，看看本地大模型如何部署。

先利其器

華碩靈耀14 2025是近段時(shí)間較為熱門的輕薄型筆記本，不僅擁有1.19kg重量，還擁有全鋁合金機(jī)身設(shè)計(jì)，2.8K OLED 120Hz屏幕，現(xiàn)階段電商頂配售價(jià)配合國補(bǔ)只需要5999元。

重點(diǎn)在配置上，華碩靈耀14 2025使用了酷睿Ultra 9 285H，32GB LPDDR5X-7467，1TB SSD存儲(chǔ)，在配置滿足了本地運(yùn)行大模型的基本需求�？犷ltra 9 285H基于Arrow Lake-H打造，配備6個(gè)Lion Cove P-Core，8個(gè)Skymont E-Core，2個(gè)LP E-Core，相對(duì)上一代Meteor Lake-H在單線程和多線程性能上提升15%，并配備了Xe iGPU，為AI加速奠定基礎(chǔ)。

酷睿Ultra 9 285H的AI TOPS達(dá)到99 TOPS，其中包括11 TOPS的NPU，iGPU的77 TOPS，以及CPU的11 TOPS。得益于英特爾打通生態(tài)鏈的能力，后面我們提到的部署方案，很大程度上都源自于英特爾提供的完整解決方案。

同時(shí)華碩靈耀14 2025也提供了足夠的性能釋放空間，在長(zhǎng)時(shí)間壓力測(cè)試狀態(tài)下，CPU功耗維持在33W左右，瞬時(shí)最高功耗60W，用來應(yīng)對(duì)本地大模型運(yùn)算已經(jīng)足夠。

一步到位

現(xiàn)在進(jìn)入到部署環(huán)節(jié)。本地大模型部署，少不了先提到Ollama。Ollama作為開源的輕量級(jí)架構(gòu)，可以在AI PC上輕松的構(gòu)建、運(yùn)行和管理大語言模型（LLM）。由于Ollama允許完全本地部署，無需依賴外部服務(wù)器或者云端，因此在數(shù)據(jù)保護(hù)上更具有隱私性和安全性。這時(shí)候，英特爾提供的IPEX-LLM部署平臺(tái)就是一個(gè)相當(dāng)便捷的方式。

IPEX-LLM完整稱呼是Intel LLM Library for PyTorch，是英特爾開發(fā)的一個(gè)開源的大語言模型（LLM）加速庫，旨在優(yōu)化英特爾CPU、GPU、NPU上的LLM推理和微調(diào)性能。僅需要通過安裝完成部署，然后加載DeepSeek即可。

在魔搭社區(qū)搜索Intel/ollama既可以直接跳轉(zhuǎn)到Ollama 英特爾優(yōu)化版頁面，在這個(gè)頁面內(nèi)提供了所有部署大模型所需的文件。這套基于IPEX-LLM的Ollama英特爾優(yōu)化版已經(jīng)針對(duì)11代到14代酷睿，酷睿Ultra系列，以及英特爾Arc A系列和B系列GPU優(yōu)化。在正式安裝之前，確保驅(qū)動(dòng)更新到最新即可。

按照教程提示，將下載好后的Ollama解壓到一個(gè)文件夾中，運(yùn)行文件夾中的start-ollama.bat啟動(dòng)Ollama Serve，彈出的窗口不要關(guān)閉，通過cmd命令提示符窗口在解壓縮的文件夾中運(yùn)行Ollama即可。執(zhí)行命令如下：

.\ollama run deepseek-r1:7b

這時(shí)候就會(huì)看到Ollama開始下載對(duì)應(yīng)的DeepSeek模型，完成后，即可進(jìn)入對(duì)話模式。如果覺得純文字界面當(dāng)然還差點(diǎn)意思，后續(xù)還可以通過ChatBox AI客戶端，或者Edge瀏覽器插件，安裝之后，客戶端或者插件就會(huì)自動(dòng)檢測(cè)到之前安裝的Ollama Serve，不需要更多的設(shè)置，就能獲得更直觀的交流界面。

比起直接部署，借助第三方應(yīng)用運(yùn)行DeepSeek也是可以的，借助類似于Flowy AIPC等應(yīng)用，就可以一步到位獲得DeepSeek大模型。搜索Flowy AIPC進(jìn)入官網(wǎng)，下載安裝程序，登陸，就可以一氣呵成獲得一套完整的人工智能對(duì)話界面。在模型市場(chǎng)本地模型中，就可以找到7b到32b的DeepSeek R1，點(diǎn)擊安裝，完成后既可以在對(duì)話框中進(jìn)行對(duì)話。

LM Studio同樣是本地開發(fā)和運(yùn)行大語言模型的另一個(gè)選擇，同樣是在不聯(lián)網(wǎng)的情況下實(shí)現(xiàn)本地大模型運(yùn)行，支持AI助手、離線語言處理、AI集成等功能。安裝方式很簡(jiǎn)單，在官網(wǎng)lmstudio.ai一鍵下載安裝之后，在模型搜索中DeepSeek-R1相應(yīng)的模型，比如DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B，點(diǎn)擊下載，然后等待完成即可。

最后一個(gè)方案則是華碩靈耀14 2025自帶的。在更新到最新一版的華碩大廳之后，點(diǎn)擊華碩大廳左下角的小碩知道即可展開部署，整個(gè)過程也不需要復(fù)雜的操作。

安裝完成后，小碩知道扮演了類似Copilot的工作，筆記本的基礎(chǔ)設(shè)置就可以通過自然對(duì)話來實(shí)現(xiàn)，比如向小碩知道要求調(diào)整屏幕亮度、控制揚(yáng)聲器音量，都不必專門去調(diào)用設(shè)置，直接在對(duì)話框中解決。不過小碩知道的自然語義了解目前還沒有這么順暢，似乎要觸發(fā)一定程度的關(guān)鍵詞才能召喚出對(duì)應(yīng)功能。

特別是在離線模式下，依靠酷睿Ultra 9 285H的AI加速，就能協(xié)助總結(jié)文檔內(nèi)容，在短時(shí)間內(nèi)給出準(zhǔn)確的總結(jié)。在運(yùn)行的過程中，可以看到iGPU全負(fù)荷運(yùn)作，酷睿Ultra 9 285H對(duì)AI加速已經(jīng)提供了很好的調(diào)用。

效果如何？

得益于華碩靈耀14 2025擁有32GB LPDDR5X-7467內(nèi)存，實(shí)際上分配給酷睿Ultra 9 285H的Arc 140T iGPU作為顯存的容量可更多，運(yùn)行諸如DeepSeek-R1:8B的大模型已經(jīng)非常容易。

舉個(gè)例子，在一段文字生成過程中，Ultra 9 285H Arc 140T iGPU滿負(fù)荷運(yùn)作，并以25 tokens/s的速度生成文字內(nèi)容，體感上已經(jīng)非常順暢。同樣，如果運(yùn)行Moonlight-16B-A3B模型進(jìn)行數(shù)學(xué)公式計(jì)算或者詩詞生成，生成速度可以做到40 token/s以上，生成的速度非常快了。

為了讓對(duì)比更具有參考性，這里我們引入U(xiǎn)L Procyon AI Text Generation Benchmark作為文字AI文本測(cè)試參考，在文本生成測(cè)試中包含了Phi-3.5-mini-3.8B，Mistral-7B-v0.2 7B，Llama -3.1 8B，Llama-2 13B。同時(shí)也對(duì)顯存提出了嚴(yán)苛的要求，只有在16GB以上顯存才能實(shí)現(xiàn)Llama-2 13B的測(cè)試。

得益于靈耀14 2025的32GB LPDDR5X-7467，四個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景都達(dá)到了可用的程度。例如Phi-3.5-mini-3.8B中，可以實(shí)現(xiàn)20.58 Tokens/s的速度，Mistral-7B-v0.2 7B中也做到了13.13 Tokens/s，已經(jīng)能夠確保在離線的狀態(tài)下，獲得流暢的AI文本生成體驗(yàn)。

從體驗(yàn)上來看，這款國補(bǔ)僅需要5759元的華碩靈耀14 2025輕薄筆記本已經(jīng)具備了不錯(cuò)的端側(cè)AI運(yùn)行能力。在信息不上傳網(wǎng)絡(luò)、離線的狀態(tài)下，筆記本就可以實(shí)現(xiàn)流暢的文字內(nèi)容整理、創(chuàng)作，甚至優(yōu)秀的AI助理。很大程度得益于酷睿Ultra平臺(tái)對(duì)端側(cè)大模型提供了很好的適配，配合亮眼的能效表現(xiàn)，讓輕薄型筆記本也變得智能了起來。

更重要的是，現(xiàn)在端側(cè)AI大模型的部署在DeepSeek火爆的半年內(nèi)已經(jīng)構(gòu)建出了一條完整、高效的部署方案，只需要簡(jiǎn)單幾步，原本復(fù)雜的界面和調(diào)試被輕松略過，讓普通玩家也能輕松獲得一套高效的本地AI助手，光憑這一點(diǎn)就相當(dāng)厲害了。