AI教程DeepSeek 系统要求全指南：在线用很轻松，本地跑要三思
DeepSeek 在线使用几乎不挑设备，但一旦想在本地跑大模型，硬件门槛会瞬间拉满。本文用通俗方式拆解 DeepSeek 在网页、App、API 和本地部署下的实际系统要求，帮你判断：你的电脑，到底适合哪种玩法。
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AI教程DeepSeek 是免费的吗？网页、App、API 和本地部署费用一文讲透
DeepSeek 聊天免费，但并不是“全场通吃”的免费：网页和手机端日常对话零费用，API 按 Token 计费，本地部署虽然模型可免费获取，却要自己掏硬件和运维的钱。搞清楚这三种用法，才能避免踩坑。
AI资讯AMD提出AI时代新视角：你可能需要一台专属的“鱼缸电脑”
AMD推出“Agent PC”概念，建议用户拥有两台电脑：一台用于日常办公，另一台作为本地AI中心，全天候运行AI代理，实现从云端向本地转移，降低成本并提升自主性。
AI资讯美国AI界热议的OpenClaw：推动AI PC本地运行的未来
近年来，美国AI领域掀起了一股关注热潮，焦点正是名为“OpenClaw”的开源代理型AI软件。由彼得·斯坦伯格开发的OpenClaw，是一种能够自主执行多种复杂任务，代替人类操作的智能代理软件，受到众多AI开发者的青睐。 在2026年5月18日至20日于美国内华达州拉斯维加斯举办的“Dell Technologies World 2026”（简称DTW 26）年会上，戴尔科技发布了“Dell D
AI教程DeepSeek 编码实用指南：模型选择、提示词、FIM 补全与 Claude Code 集成
DeepSeek 现在更像一套完整的「开发辅助工作台」，而不只是一个会写代码的大模型。本文用实战视角梳理：该选哪个模型、怎么写提示词、何时用思维模式、如何用 FIM 补全和 JSON 输出搭建可靠的编码助手。
AI资讯日本伊藤忠科技与理光联合推出搭载理光LLM的小型AI服务器 可放置于办公桌旁
日本伊藤忠科技解决方案株式会社（简称CTC）与日本理光株式会社于27日宣布，联合开发了一款结合了理光自家大型语言模型（LLM）的小型桌面AI服务器，支持在本地环境中使用生成式AI。该产品将通过日本理光日本公司开始提供。 此次推出的产品基于本地AI设备“NVIDIA DGX Spark”的OEM版本，体积小巧，尺寸为150×150×50.5毫米（宽×深×高），适合放置于办公桌旁。尽管体积紧凑，但具备
AI商业Zylon 本地私有 AI 平台（适用于高监管行业）
Zylon 是面向金融、医疗、国防及公共部门的本地私有 AI 平台，可在自有机房、隔离网络或专有云 VPC 中部署，支持零云依赖、全程数据可控，并符合 SOC 2、HIPAA、GDPR、ISO 27001 与 EU AI Act 等合规要求。
AI资讯戴尔推出可构建本地AI代理的“Dell Deskside Agentic AI”
日本戴尔科技公司于5月18日宣布，与NVIDIA合作推出的AI解决方案“Dell AI Factory with NVIDIA”迎来了新功能和产品，旨在支持AI代理的运营并强化AI基础设施。 “Dell AI Factory with NVIDIA”整合了戴尔的存储、网络、工作站等硬件产品与NVIDIA的GPU及软件，提供面向企业的AI解决方案。该方案覆盖从桌面到云端的端到端服务，采用模块化架构
AI教程DeepSeek 量化全指南：本地部署如何选择 GGUF、AWQ 和 GPTQ
DeepSeek 系列是开放权重大模型，支持本地部署，但原始模型参数规模巨大，直接以全精度运行对大多数个人或小型服务器来说几乎不可能。本文系统对比 GGUF、AWQ、GPTQ 三种主流量化格式在 DeepSeek 本地部署中的适用场景、优缺点与选型思路，帮助你根据硬件与应用需求做出合适选择。
AI教程DeepSeek 本地安装全指南：Windows、Mac 与 Linux 一次搞定
想在自己电脑上本地运行 DeepSeek，彻底摆脱云端与订阅？本指南手把手教你在 Windows、macOS 和 Linux 上安装与配置 DeepSeek，本地离线使用、无需 API Key、无需付费。
AI资讯戴尔推出可预测成本的智能代理AI平台，助力企业数字化转型
戴尔与NVIDIA合作，推出支持本地安全部署的智能代理AI基础设施，帮助企业有效控制AI工作负载成本。
AI教程本地运行 DeepSeek 的安全与隐私：”本地“到底能保护什么？
在本地运行 DeepSeek 确实能避免数据直接发送到外部服务器，但这并不是隐私“万能钥匙”。真正的安全取决于你使用的运行环境、网络配置、日志与缓存策略，以及是否彻底关闭遥测与外联。本文系统梳理本地 DeepSeek 的隐私模型、数据可能残留的位置、网络暴露与遥测风险，并给出一套可操作的隐私加固清单与使用边界判断。