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　　感谢IT之家网友小星_14地板轰鸣有鲫雪狐的线 日消息，现阶段用户使用 DeepSeek-R1 的主要途径无外乎云服务及“本地部署”，但官网服务器频频宕机、个人部署多为参数量缩水 90% 的蒸馏版。因此，一般用户要想在普通硬件上运行起真正的 DeepSeek-R1 满血版可以说很难很难，而租赁服务器的成本就算是开发者也倍感压力。

　　团队与趋境科技联合发布 KTransformers（IT之家注：发音为 Quick Transformers）开源项目本周宣布迎来重大更新，成功破解千亿级大模型本地部署难题，突破标志着大模型推理从“云端垄断”走向“普惠化”的重要一步。

　　如图所示，KTransformers团队于 2 月 10 日成功在 24 GB 显存 + 382GB 内存的 PC 上实现本地运行 DeepSeek-R1、V3 的 671B 满血版，速度提高 3~28 倍。

　　据官方介绍，KTransformers 是一个灵活的、以 Python 为中心的框架，其设计核心是可扩展性、通过用一行代码实现和注入一个优化模块，用户就能访问兼容 Transformers 的界面、符合 OpenAI 和 Ollama 标准的 RESTful API，甚至是类似 ChatGPT 的简化网页用户界面。

　　该技术首次支持在单张 24GB 显存的消费级显卡（如 RTX 4090D）上运行 DeepSeek-R1 / V3 的 671B 参数满血版，预处理速度最高达 286 tokens/s，推理生成速度达 14 tokens/s，彻底改写了 AI 大模型依赖昂贵云服务器的历史格局。

　　DeepSeek-R1 基于混合专家（MoE）架构，其核心是将任务分配给不同专家模块，每次推理仅激活部分参数。团队创新性地将非共享稀疏矩阵卸载至 CPU 内存处理，结合高速算子优化，显存需求从传统 8 卡 A100 的 320GB 压缩至单卡 24GB。

　　此外，他们通过减少 CPU / GPU 通信断点，实现单次解码仅需一次完整的 CUDA Graph 调用，生成速度优化至 14 tokens/s，功耗仅 80W，整机成本约 2 万元，仅为传统 8 卡 A100 方案的 2%。

　　必须要说明的是，KTransformers 并非一个单纯的推理框架，也不限于 DeepSeek 模型，它可以兼容各式各样的 MoE 模型和算子，能够集成各种各样的算子，做各种组合的测试，同时还提供了 Windows、Linux 的平台的支持，感兴趣的用户可自行尝试。

　　当然，要想使用 KTransformers也有一点硬性条件，而不是说只要有一张 RTX 4090 就能无障碍运行。先决条件要保证：