从API调用到算力调优，专业玩家必备的5大加速秘籍一、满血版为何“虚胖”？90%用户踩了这3个坑1. 误区1：“千亿参数=秒级响应”许多用户误以为满血版（671B参数）必然更快，实则模型响应速度受算力分配、API调用方式、网络路由等多重制约。
每经记者：岳楚鹏 每经编辑：兰素英2月10日，清华大学KVCache.AI团队联合趋境科技发布的KTransformers开源项目迎来重大更新，成功打破大模型推理算力门槛。此前，拥有671B参数的MoE架构大模型DeepSeek-R1在推理时困难重重。
如图所示，KTransformers 团队于 2 月 10 日成功在 24G 显存 + 382 GB 内存的 PC 上实现本地运行 DeepSeek-R1、V3 的 671B 满血版，速度提高 3~28 倍。
首都教育 寒假期间DeepSeek（深度求索）火爆全球作为国产AI大模型的代表它在自然语言处理、知识问答内容生成等方面展现出良好性能新学期中国人民大学、北京交通大学、浙江大学上海交通大学、华东师范大学等多所高校发布消息开展DeepSeek的实践应用不少高校甚至本地化部署了“满血版
