前言

避雷指南：本文并非要一杆子打死所有的一体机，而是指出行业鱼龙混杂背后的真相，并给出一些避坑小技巧。

这段时间，DeepSeek一体机的热度简直到了全民高潮的地步。媒体在蹭，厂商在炒，朋友圈里的“AI从业者”都在疯狂好物推荐。

打开知乎、小红书、视频号，到处都是“一体机开箱”“部署教程”“跑通指南”，好像买上一台DeepSeek一体机，业务就能一键起飞。营销话术也是一个比一个魔幻：“家用电源插上就能跑671B满血大模型”、“一机顶一座数据中心”。

甚至就连我们在做Milvus推广的时候，也有人一直询问，能不能一起捆绑销售

但越是全网吹爆的东西，越应该警惕。

这段时间密集地拜访了一些企业用户，甚至参与了几次真实的一体机部署过程之后，我的结论很简单：一体机90%是伪需求，特别对于DeepSeek这类MoE大模型，一体机不仅不是最优解，甚至是最差的解决方案之一。

01 

一体机爆火，背后是DeepSeek模型的工程化创新

DeepSeek-R1的出现，确实解决了一个关键痛点：通过MoE架构，降低了高性能大模型部署的门槛。

这里我们科普下什么是 MoE 架构？MoE，全称 Mixture of Experts（专家混合）架构，是近年来在大模型训练和推理中逐渐兴起的一种结构设计思路。

你可以把一个普通的大模型想象成一个“万能工匠”，每次任务都靠它一个人完成，什么都得会、什么都得做。

而 MoE 更像一个“专家团队”，团队里有很多成员，每个成员擅长不同的领域。但神奇的地方在于，MoE 不会每次都动用全部专家，而是通过MLA 算法（Multi-Level Activation，多层激活算法），只调用与当前任务最相关的“少数几个专家”。这样MoE就可以：效果上能“像用大模型一样强”；计算资源上却只用了一小部分专家模块，极大减少了计算量需求，这就是 “稀疏激活”（Sparse Activation） 的核心理念。

相应的，MoE 的优势是：

• 节省推理计算量：只用部分专家就能完成任务；配合量化以及蒸馏甚至可以在消费显卡中使用。

• 同等算力消耗下，模型容量更大，可以堆很多专家进来；

• 便于扩展：多个专家模块可以独立部署，更适合大集群、分布式部署。（记住这里，后面会用得到）

优势很明显，官网很卡顿，两大因素叠加，所谓的“一体机”就这么在一夜之间火起来了：GPU服务器 + DeepSeek模型 + 操作系统 + 推理框架 + 简单UI界面组合，就成了一个“开箱即用”的产品。

当然，这对那些不具备技术团队的中小企业来说，不用搭环境、不用调驱动、不用写推理逻辑，看起来确实很省心。

但历史经验告诉我们，如果一个东西又好用又便宜，还能零门槛让普通人享受到，那大概率

是

杀

猪

盘

！

原因我们在下文详细解读。

02

猫腻一：满血是个筐啥都往里装

官宣的DeepSeek-R1，其实有满血版和“残血版”之分。

DeepSeek-R1的“满血版”，在宣传中泛指671B参数模型。

而残血蒸馏版，则指的是：

Qwen-7B（70亿参数）：轻巧灵活，适合简单问答、日常文本生成，跑得快但跑得轻。

Llama-8B（80亿参数）：基于Llama架构优化，通用性不错，胜任分类、情感分析等基础NLP任务。

Qwen-14B（140亿参数）：推理能力更上一层楼，适合对输出质量有要求的应用，如复杂问答、内容生成。

Qwen-32B（320亿参数）：蒸馏版本里的“高配”，能应对一些专业领域的文本分析和智能助手类任务。

Llama-70B（700亿参数）：Llama蒸馏版中的天花板，性能强通用性高，适用于多语言翻译、摘要等重场景任务。

宣传说的天花乱坠，但实际部署之后，谁用谁知道，花了不少成本，结果幻觉多到崩溃。

我们的历史文章中，有做过DeepSeek私有化部署的教程，使用的就是7B版，然后作者就被后台吐槽效果翻车的读者排队问候了一遍。

（在此鞠躬道歉，但再次声明，蒸馏版并非一无是处，而是看具体需求，虽然需要满血的还是占多数）

但搞个满血版就解决问题了吗？满血版里猫腻也不少，同样是671B，但也分为：

• 原生（FP8）版：使用FP8数据精度，显存需求大概在750GB以上，是DeepSeek官方最推荐的配置。

• 转译版（BF16/FP16）：由于硬件设备限制采用BF16/FP16精度，导致显存需求显著增加（1342GB左右）。

• 量化版本（INT8甚至INT4精度）:显存虽然变小（335G即可），但模型表现却大打折扣。

其中，量化版会有性能损失不必说，而转译版的转译过程可能出现多少损耗，如何损耗，这就是个玄学，要看具体选择的芯片型号，还有部署水平了。

但毫无疑问，让我们再次复习前文知识点，如果一个东西又好用又便宜，还能零门槛让普通人享受到，那大概率

是

杀

猪

盘

！

市场上不是没有能把转译版做好的团队，但能被我们遇到的概率，和我的网恋对象是吴彦祖一样低。（如果有，或者您有认识的团队，欢迎在我们的后台留言）

03

猫腻二：单设备的一体机搞MoE，算不过来的成本账

我们部署私有大模型，需求核心无非三点：

• 算力效率最大化

• 模型性能最优解

• 私有数据保护

而MoE架构的精髓在于“只激活少数（256个里激活8个）专家”节省成本。

看起来是不是一拍即合？

但是，划重点，没激活的专家本身还得装在机器（显存）里。这意味着：没激活的专家，不会浪费算力，但是会蹲在显存里闲的抠脚。就像买了辆F1赛车，结果只能在小区绕圈。

毕竟，拿A100来说，显卡的显存，还是挺贵的。

那既然一体机并不适合运行MoE模型，更适合全参数激活的稠密模型。那哪种硬件部署适合MoE模型呢?

DeepSeek官方其实已经说过很多次：要高吞吐、低延迟，就必须跨节点用专家并行（EP）思路，部署方案推荐22节点，176张H800显卡（不让任何一个专家闲着）。

你看，前文专家模块独立部署的知识点，这不就用上了。

顺便补充一句，单服务器的一体机和EP思路的差距有多大呢？我们测了一下，也就是节省20倍显存，输入输出吞吐量提升区区20倍。

当然有人说，我不在意性价比，不差钱。

那问题来了，以后否能够平滑扩容也不在意了吗？

单机部署和多机部署的难度，不是1+1=2，而是10000个单机接在一起，一通专业操作，结果发现结果等于5500。

这不是瞎编的，而是来自字节跳动与北大联合发表的论文《MegaScale: Scaling Large Language Model Training to More Than 10,000 GPUs》，论文里表示，在12288个GPU上训练大模型时，MegaScale实现了55.2%的模型FLOPs利用率（MFU）。

而字节对55.2%的数据评价是——远超传统方案。

所以，潜在含义就是，很多人的万卡集群，可能只有一半在干活，另一半在看热闹。

当然，从单机到集群扩展，通信延迟与带宽限制、分布式协调与一致性开销、数据复制与任务拆分成本都会带来性能损失。

但如果一开始就直接用单机架构部署，那后续水平扩容，带来的性能浪费，更是灾难级。

毕竟，单机架构和分布式架构往往天差地别。

比如Milvus的单机版和 k8s集群版，都做语义检索，但其实从索引算法到基础的架构，都会有区别，基于此实现的功能必然也大不相同。

04

猫腻三：落地不等于大模型+硬件

首先，别把所有一体机都想成一样的“铁盒子”，DeepSeek 一体机其实分为三种不同“段位”：

A类：纯硬件型

• 就是一堆 AI 卡 + 服务器，啥都不带，裸铁一台

• 适合有强大工程能力的技术团队做深度定制

B类：平台型

• 在 A 类基础上预装 DeepSeek 模型 + 基础开发平台

• 比如集成 dify、langchain、Milvus，适合企业快速部署、开发对话或者RAG产品

C类：应用型

• 进一步在 B 类上进一步包装变成企业知识库、智能办公SaaS、AI客服等

• 更偏产品化，买回去就能用，适合非技术型团队

整体来看，BC类型居多，而且这两种类型大部分是小白客户，小白客户有多好骗呢？

开源产品简单部署就交付已经是良心供应商；

更有甚者，套壳dify和Milvus，然后乱改UI假装自研，我们在最近两个月收到的反馈已经数不胜数。

最过分的，是给客户甲的产品，改个名字，换个logo（是的，毕竟是私有部署，所以连UI都不用换）就卖给客户乙，美其名曰定制化，然后额外收费几十万。

但乱收费，其实只是最温柔的杀猪盘，其高级精髓在于收费之前先让你觉得自己捡到了金猪，交付之后，发现这是个根本控制不住的野猪。

落地大模型应用的时候，选择一个专业的开发平台与向量数据库已经成为共识。但就拿Milvus 来说，我们目前有 3 种主流的部署形式：

• 基于 docker 的单机部署

• 基于 k8s 的集群部署

• 基于公有云的 SaaS （Zilliz Cloud）

一般做一体机的企业，刚开始都会使用 docker 部署 Milvus 单机版，对于数据规模在千万以内，且业务 QPS 在 100 以内的场景基本是够用的。单机版本的优势是简单上手快，短板也很明显，没有高可用能力，数据量增长到千万级，QPS 增长到几百以上，性能就会遇到瓶颈。

而高可用和可扩展性，是 Milvus 集群版的天然能力，但是集群版依赖的 K8s环境，一体机几乎很难提供，很多套壳公司也不具备这个能力，所以，现实是，大部分一体机厂商仅仅满足于Docker单机版，不做容灾，只能“祈祷”机房不出故障、数据不暴涨。

顺便，在这里打个小广告：如果一体机中允许联网，那么使用 Milvus 的 SaaS 服务 Zilliz Cloud 可以完美地解决前面的所有问题，数据库的稳定性，性能，扩展性都交给 Milvus 的原厂团队去保障。

05 

一些小tips

当然，前面说了这么多，并不是要一杆子打死所有的一体机。毕竟在保证数据合规、以及企业资产核算方面，相比“看不见、摸不着”的软件，硬件有着无可比拟的优势。

问题的核心，不是一体机本身有没有价值，而是：

你选的那台，

值不值这个价！！！

最近 Zilliz 也接触了不少类似的一体机部署项目，甚至参与了一些从“看方案”到“实际上线”的全过程。在这个过程中，我们也总结出一些经验，供大家参考。

（1）首先是硬件选型。 

 别只看纸面参数，更要关注“实际调度能力”与“模型适配情况”。建议优先选择主流厂商在生态内有明确适配支持的硬件平台，比如支持 CUDA 的 NVIDIA GPU，或已经对特定大模型做过深度优化的一体化解决方案（对多数人来说，H20可能是当前的最优解之一）。

选择一些国产芯片的话，需要尤其关注对FP8格式的支持，目前国产AI芯片支持这一数据格式的，大约在三家。

长期来看，能否支持FP4数据格式，也需要纳入考量。微软已经跑通了FP4的完整模型训练，英伟达也将在Blackwell一代GPU中以硬件级别支持FP4，低精度训练会是大势所趋。

（2）其次是如何避免被各种量化、转译、阉割版模型忽悠？

  很简单——选择一些比如逻辑推理、多轮问答或者行业知识的场景，和官网的回答做个对比，差距一眼可见，当然，这是一个后验视角，但在签合同之前，强烈建议你“先试后买”。

（3）关于如何识别被各种“套壳中间件”收智商税？ 

 我们看到有些方案，看似提供了全链路的模型管理、数据处理、权限控制，结果实际就是套了几个开源组件、加了个前端壳，就敢开价几十万。这时候就得看：有没有核心调度能力？能不能灵活接入主流模型？有没有完善的权限体系和审计机制？ 如果只是套了个 Chat UI，连模型都换不了，那就是在拿 PPT 收服务费了，毕竟DeepSeek不会是所有场景的最优解。

尾声

为什么我劝你不慎选DeepSeek一体机

前面说了那么多，总结起来就是三点：

第一，考虑性能和成本，单服务器版本的一体机其实并不划算。因此，如果数据不敏感，用公有云其实就够了。

第二，一体机部署意味着软硬件锁死，不方便扩容，也不方便换模型。DeepSeek不会是所有场景的最优解，而不同模型的最佳适配硬件是不一样的。

第三，草台班子太多，鱼龙混杂。既有量化版、阉割版让效果大打折扣，也有三流团队对dify、langchain、Milvus套壳失败，导致效果扑街。

总之，别迷信一体机，更别高估它的边界，集群版+Zilliz Cloud 部署性能更佳、扩展性更好！

当然，如果您面临的场景是，并发少、数据少、且只能本地部署，

或者上面大手一挥，单机部署、板上钉钉。那么，以上内容，全不作数。

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