在本地部署 DeepSeek-R1：2025 年 Intel vs AMD CPU 對決
根據成本、速度和擴充性選擇合適的處理器
隨著 DeepSeek-R1 等開放原始碼 LLM 在裝置上人工智慧領域逐漸受到重視，選擇正確的 CPU 就變得非常重要 - 尤其是在 Intel 的 Lunar Lake 和 AMD 的 Ryzen AI Max+ 395 佔據市場的情況下。以下是它們在實際 R1 部署上的比較。
⚙️ 部署 DeepSeek-R1 的關鍵標準
- 在比較 CPU 之前，請先瞭解 R1 的需求：
- 令牌吞吐量：令牌吞吐量：令牌/秒（更高 = 反應更快）
- First-token 延遲：輸出開始前的延遲 (對 UX 而言非常重要)
- 模型尺寸支援：R1 蒸餾範圍從 1.5B → 70B 參數 67
- 記憶體頻寬：對於大型模型載入至關重要
電源效率：每個令牌的瓦特數 ($$ 隨時間變化)
效能對決：AMD Ryzen AI Max+ 395 vs Intel Core Ultra 7 258V
使用 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 進行的獨立基準測試顯示出明顯的差異：
| 公制 | AMD Ryzen AI Max+ 395 | Intel Core Ultra 7 258V | AMD 優勢 |
|---|---|---|---|
| 代幣/秒 (Qwen-14B) | 142 t/s | 64 t/s | 快 2.2 倍 |
| 第一個代碼延遲 | 0.7 秒 | 3.1 秒 | 低 4.4 倍 |
| 最大模型大小 (RAM) | 70B (64GB RAM) | 32B (32GB RAM) | 大 2.2 倍 |
| 耗電量（持續） | 28W (FP16 操作) | 33W | 15% 下缸体 |
→ *資料來源：AMD 公開基準 (LM Studio v0.3.8 + DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B @ FP4)* 46
為何 AMD 在吞吐量上勝出：
- Zen 5 + RDNA 3.5 iGPU 搭配 50 TOPS NPU 加速量化作業
- 更高的可配置 TDP（高達 120W）→持續效能 4
- 適用於 DeepSeek-R1 的最佳化 ROCm 堆疊 + LM Studio 整合
Intel 的優勢：
- 超低功耗模式 (10-15W) 的競爭力
- 針對以 Windows 為中心的工作流程提供更好的驅動程式支援
💡 部署情境：哪種 CPU 適用於您的使用個案？
✅ 如果您需要，請選擇 AMD Ryzen AI Max+：
- 大型機型：在本地運行多達 70B-param R1 蒸餾（例如，DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B） 6
- 低延遲：聊天機器人、編碼助理、即時分析的關鍵
- Linux/ROCm 環境：AMD 的開放原始碼 AI 堆疊與 R1 的 MIT 授權一致
- 預算規模：較便宜的代幣 → 長期較低的雲端成本
✅ 如果您喜歡，請選擇 Intel Lunar Lake：
- Windows 整合：與 DirectML、WSL2、Edge AI 無縫整合
- 企業支援：採用 Intel 最佳化 Kubernetes 的 IT 管理資料中心
- 輕薄型筆記型電腦：在 25 瓦 TDP 之下，每瓦效能更佳
🛠️ Step-by-Step：在 AMD 上部署 DeepSeek-R1
*(以 Ryzen AI Max+ 395 + 64GB 記憶體測試)*。
安裝驅動程式：
→ AMD Adrenalin 25.1.1+ & ROCm 7.x 6
下載 LM Studio (v0.3.8 以上)，並選擇一個蒸餾的 R1 模型：
型號：DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
數量：Q4_K_M (建議用於速度/精度平衡)
在 LM Studio 中最大化 GPU 卸載：
# 在 LM Studio 設定中：
GPU_OFFLOAD = "Max" # 使用 NPU + iGPU + RAM
負載 → 聊天！*(First-token latency as low as 0.7s)* 6
未來展望：基於 CPU 的 R1 部署發展方向
- AMD 的領先優勢越來越大：MI350X GPU 目前執行 R1 30% 的速度快於 NVIDIA B200 810
- Intel 反擊："Panther Lake」CPU（2025 年底）承諾可提升 3 倍的 NPU 效能
- 混合雲端與 CPU 的工作流程：CPU 上的輕量級 R1-8B + 雲端上的繁重任務
💎底線
適用於高效能、高成本效益的 DeepSeek-R1 部署：
- AMD Ryzen AI Max+ 395 是今天的贏家 - 尤其是在 Linux/ROCm 設定中。
適用於以 Windows 為中心或電源有限的邊緣用途：
- Intel Lunar Lake 依然可行，但在原始吞吐量方面卻落後於人。
專業建議：搭配 AMD CPU 與 RX 7000 GPU（例如 7900 XTX），即可在桌上型電腦規模 6 下執行 32B+ R1 模型。
為什麼這很重要
DeepSeek-R1 不只是另一個 LLM - 它比 OpenAI o1 便宜 96.4%，但推理能力卻與 OpenAI o1 不相伯仲。在 CPU/GPU 混合器上進行最佳部署，可將 AI 開放給初創公司、研究人員以及被 GPU 軍備競賽鎖定在外的全球開發人員。
Intel 並未出局，但在 2025 年，AMD 才是裝置上 R1 的務實選擇。
(需要部署方面的協助嗎？我可以指導您針對您的硬體進行配置！)
