在2025年，中文大模型領域迎來了一場顛覆性的變革。DeepSeek的橫空出世，不僅打破了英偉達在算力方面的壟斷地位，還撼動了美國在大模型領域的長期主導地位。這一創新甚至引發了全球大模型領域的價格戰，使得更多人能夠享受到大模型帶來的便利和樂趣。

從社交媒體的反應來看，DeepSeek確實將“人工智能”這一曾經遙不可及的概念帶到了普通大眾的身邊。即使是像我這樣的技術愛好者，也在春節期間頻繁向家人和親戚介紹DeepSeek，并時常拿起手機體驗這一智能工具。DeepSeek能夠在不收費的基礎上提供高質量的中文問答，這在目前市場上是獨一無二的。

然而，DeepSeek也并非完美無缺。服務器問題成為了用戶的一大困擾。當請求發出后，長時間的等待卻只能換來“服務器繁忙，請稍后再試”的提示，這種挫敗感讓人迫切想要擁有一個屬于自己的本地DeepSeek推理模型。

對于普通消費者來說，購置一臺能夠運行大模型的設備成本高昂。要么選擇售價在5000元以上的AI PC筆記本，要么自己動手組裝一臺搭載獨立顯卡的整機。但幸運的是，對于DIY玩家來說，挑戰極限預算并組裝出“能用”的主機，正是他們的樂趣所在。

我決定嘗試用400元的預算來打造一臺能夠運行DeepSeek模型的電腦。盡管近期內存和硬盤價格有所上漲，但一些老舊硬件的價格卻相對穩定，甚至有所下降。我決定挑戰這一極限預算，看能否成功組裝出性價比頗高的入門級本地大模型主機。

在硬件選擇上，我選擇了Intel Core i3-4170處理器，這款二核四線程的處理器雖然規格老舊，但具備3MB智能緩存和HD4400核顯，售價僅為22元。主板方面，我選擇了銘瑄MS-H81M Turbo，售價79元，雖然接口有限，但性價比極高。散熱器則選擇了14.9元的雙熱管風冷散熱器，足以應對這套低價配置。

顯卡方面，我選擇了閑魚上的技嘉P106-100礦卡，售價130元。這款顯卡具備6GB顯存，足以應對本地大模型的運行需求。內存方面，我選擇了兩根雜牌DDR3內存組成雙通道，電源則選擇了300W的長城電源，硬盤則是一塊120GB的SATA SSD。

組裝完成后，我對這臺電腦進行了簡單的性能測試。CPU-Z測試顯示單核跑分373.4分，多核跑分1025.2分。在CINEBENCH測試中，R20多核得分為824cb，單核得分為346cb；R23多核得分為1914cb，單核得分為905cb。雖然性能不算亮眼，但足以應對日常辦公和輕度娛樂。

在GPU方面，技嘉P106-100在Fire Strike Extreme測試中取得了6490分的圖形分數，在TimeSpy基本測試中取得了4428分的圖形分數，性能與GTX1060相當，甚至能與移動端的RTX 3050一較高下。

接下來是DeepSeek的部署。由于真正的DeepSeek-R1模型需要大量計算資源和顯存，我選擇了使用蒸餾模型。DeepSeek-R1-Distil-Qwen-7B是表現最出色的蒸餾模型之一，適合在本地部署。

我選擇了Ollama+Chatbox AI的組合來進行部署。Ollama是一款流行的本地大模型服務端工具，而Chatbox AI則是一款前端產品，提供了更直觀的用戶體驗。安裝完成后，我可以在Chatbox AI中定義自己想要交互的模型人設，并進行對話交流。

在實測中，本地部署的DeepSeek能夠應對一些基礎的初高中語文、數學、英語問題，但在復雜的數學和邏輯難題上表現一般。由于未聯網，本地模型的知識庫截至2023年，無法回答一些有時效性的問題。

盡管這臺400元預算的電腦在性能上有所欠缺，但它確實能夠運行本地DeepSeek模型，并為公司局域網內部的AI終端提供支持。同時，這臺電腦還具備一定的游戲性能，可以在低畫質下運行《孤島驚魂6》等3A大作，以及流暢運行《英雄聯盟》等網游。

然而，這臺電腦也存在一些問題。礦卡驅動容易掉，導致電腦白屏，需要頻繁卸載并重裝驅動。二手電源也出現了問題，需要更換。因此，對于想要購買類似配置的用戶來說，需要謹慎考慮。

總的來說，盡管這臺400元預算的電腦在性能和穩定性上有所欠缺，但它確實證明了低配置也能運行本地大模型。對于DIY玩家來說，這無疑是一次有趣的挑戰和嘗試。