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本文详解如何通过两台顶配Mac Studio搭建家庭级DeepSeek大模型一体机，成本超10万但性能媲美专业级AI工作站，从硬件配置、软件优化到实际性能测试全流程解析。
本文全面解析DeepSeek模型不同版本的硬件要求，涵盖基础版、专业版、企业版及边缘计算版的CPU、GPU、内存、存储等核心指标，并提供硬件选型建议与优化策略，助力开发者与企业用户高效部署。
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本文从基础理论出发，结合Transformer架构特性，系统解析模型参数的计算方法，并深入探讨DeepSeeK 671B参数量的具体分布结构，为开发者提供可复用的参数优化策略。
本文从参数计算原理出发，解析Transformer架构中参数量的构成公式，结合DeepSeeK 671B模型的架构特点，详细拆解其参数在注意力机制、前馈网络、嵌入层等模块的分布逻辑，为开发者提供模型优化的实践参考。
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