近日，AI大模型DeepSeek-R1的使用難題成為了用戶們關注的焦點。此前，用戶主要通過云服務或本地部署來使用這款模型，但云服務頻繁宕機，而本地部署的版本多為參數量大幅縮水的蒸餾版。對于一般用戶而言，在普通硬件上運行DeepSeek-R1的滿血版幾乎是不可能的任務，即便是開發者，租賃服務器的成本也令人望而卻步。
然而，這一局面即將迎來重大改變。清華大學KVCache.AI團隊與趨境科技攜手發布的KTransformers開源項目，近日宣布取得了突破性進展，成功破解了千億級大模型本地部署的難題。這一突破標志著大模型推理將擺脫“云端壟斷”，走向更加普惠化的道路。
據KTransformers團隊介紹，他們已在配備24GB顯存和382GB內存的PC上成功實現了DeepSeek-R1、V3的671B滿血版的本地運行，速度提高了3至28倍。不僅如此，他們還宣布支持更長的上下文（24GB單卡支持4~8K），并實現了15%的加速，每秒最多可處理16個Tokens。
KTransformers作為一個以Python為中心的靈活框架，其核心設計注重可擴展性。用戶只需通過一行代碼即可實現和注入優化模塊，從而訪問兼容Transformers的界面、符合OpenAI和Ollama標準的RESTful API，甚至是類似ChatGPT的簡化網頁用戶界面。這一技術的推出，徹底改寫了AI大模型依賴昂貴云服務器的歷史格局。
DeepSeek-R1基于混合專家（MoE）架構，通過將任務分配給不同專家模塊，并在每次推理時僅激活部分參數來提高效率。KTransformers團隊創新性地將非共享稀疏矩陣卸載至CPU內存處理，并結合高速算子優化，成功將顯存需求從傳統8卡A100的320GB壓縮至單卡24GB。這一創新使得普通用戶只需24G顯存即可在本地運行DeepSeek-R1、V3的671B滿血版，預處理速度最高可達286 tokens/s，推理生成速度最高能達到14 tokens/s。
KTransformers團隊還通過減少CPU/GPU通信斷點，實現單次解碼僅需一次完整的CUDA Graph調用，生成速度優化至14 tokens/s，功耗僅為80W，整機成本約2萬元，僅為傳統8卡A100方案的2%。經過開發者實測，使用RTX 3090顯卡和200GB內存配置，結合Unsloth優化，Q2_K_XL模型推理速度可達9.1 tokens/s，實現了千億級模型的“家庭化”運行。
值得注意的是，KTransformers并非一個單純的推理框架，也不限于DeepSeek模型。它可以兼容各式各樣的MoE模型和算子，能夠集成各種算子并進行各種組合的測試。同時，KTransformers還提供了Windows、Linux平臺的支持，感興趣的用戶可自行嘗試。但要想使用KTransformers，也需要滿足一定的硬件條件，包括英特爾至強Gold 6454S 1T DRAM CPU、RTX 4090D（24G VRAM）GPU、標準DDR5-4800服務器DRAM（1TB）內存以及CUDA 12.1或更高版本。
