【实测】用全志A733平板搭建一个端侧Deepseek算力平台

随着DeepSeek 的蒸馏技术的横空出世,端侧 SoC 芯片上运行大模型成为可能。那么端侧芯片跑大模型的效果如何呢?本文将在全志 A733 芯片平台上部署一个 DeepSeek-R1:1.5B 模型,并进行实测效果展示。

端侧平台环境

设备:全志A733平板

系统:Android 15

DDR: 8GB LPDDR5 @2400MHz

Flash:128GB UFS3.0

测试模型:Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5B

首先,我们测试AI经典哲学问题"你是谁?"

输入运行命令之后可看到模型运行起来了,此时我们就可以开始和Deepseek对话了。

从实拍视频可以看到,这个输出速度基本可以满足正常对话的交互体验。

然后我们要求Deepseek"快速写一段代码计算1-9999的和"

实测视频如下:

可以看到,Deepseek会先对题目进行分析,他很快就分辨出了这是一个经典的等差数列求和问题,并给出了计算公式。

然后,可以看到在没有指定编程语言的情况下,Deepseek默认使用python写出了计算代码。

最后,Deepseek对整个解题思路进行了归纳总结。

我们再尝试解一个一元二次方程:"求解方程x^2+4x+4=0"

实测视频如下:

同样,Deepseek也是快速理清了题意,判别出了这是一个解一元二次方程的题目,并给出了求解公式。

然后Deepseek知道先对方程进行重根判别,判别出这道题是只有一个重根的。

最后,Deeepseek 将题目代入公式进行求解,马上便得出了正确的计算结果。

经测试,可以得出结论是Deepseek-R1-Distill-Qwen-1.5B 是可以在全志A733芯片平台的平板电脑上较流畅地运行的,并且可以让Deepseek拥有中学生级别的逻辑推理能力。而这才是一个开始。后续,随着量化技术的不断发展,模型的体积和计算复杂度将进一步降低,从而更好地适应端侧设备的资源限制。未来,我们期待 DeepSeek 在更多场景中发挥其强大的功能,为用户提供更加智能和便捷的体验。

相关推荐
怕浪猫4 分钟前
DeepSeek Harness 源码实战第3章:Profile / Bundle / Patch——dsh 的装配系统
openai·agent·ai编程
CTA量化套保10 分钟前
近期零基础量化学习:先分阶段,再用 AI 检查缺口
人工智能·python
Justin3go27 分钟前
AI 引荐流量报告:哪些独立产品正在从 ChatGPT 获客?
人工智能·seo
风流 少年40 分钟前
Spring AI 2.0:SSE
java·人工智能·spring
深小乐1 小时前
AI 项目上线:折腾 Cloudflare,真香也藏不少坑
人工智能
ACP广源盛139246256732 小时前
Qwen3.8‑2.4T 开源落地@ACP#国产 MoE 私有化部署下 GSV2221 视频转换芯片机遇分析
大数据·数据库·人工智能
冬奇Lab3 小时前
开源项目第190期:claude-video — 给 Claude 装上「眼睛」看视频,一条命令分析 YouTube/Loom/本地视频
人工智能·开源·claude
七牛开发者3 小时前
为什么 Go 很适合 AI 辅助开发?
数据库·人工智能·python·elasticsearch·log4j
dear_bi_MyOnly3 小时前
AI人工智能分类识别——机器如何学习
人工智能·学习·分类