在科技探索的征途中，雷科技再次邁出了創(chuàng)新的一步，這次他們將目光聚焦在了手機(jī)本地部署AI大模型的嘗試上。此前，雷科技已成功在無獨(dú)顯的筆記本電腦上，僅憑CPU和內(nèi)存成功運(yùn)行了一個(gè)7B參數(shù)量的Qwen蒸餾模型，但這一嘗試的實(shí)際意義相對(duì)有限。于是，他們開始思考，如果將這樣的AI模型部署到手機(jī)上，是否能夠開啟全新的應(yīng)用場(chǎng)景？

為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，雷科技首先對(duì)手機(jī)本地部署AI的可行性進(jìn)行了深入探索。他們?cè)诰W(wǎng)上查閱了多種相關(guān)教程，并親自測(cè)試了其中的幾種方法。其中，一個(gè)通過Termux應(yīng)用模擬Linux終端來部署Ollama，再運(yùn)行DeepSeek模型的方案引起了他們的注意。然而，實(shí)際操作中，他們發(fā)現(xiàn)教程中的服務(wù)器存在問題，無法順利訪問清華大學(xué)鏡像文件源，導(dǎo)致部署過程困難重重。盡管經(jīng)過數(shù)小時(shí)的嘗試，他們還是未能成功完成安裝。

面對(duì)挑戰(zhàn)，雷科技并未放棄，他們轉(zhuǎn)而尋找其他可行的部署方案。幸運(yùn)的是，GitHub上豐富的開源資源為他們提供了新的思路。他們測(cè)試了三款本地AI部署應(yīng)用：ChatterUI、PocketPal和MNN大模型。這三款應(yīng)用各有千秋，能夠滿足不同用戶的需求。

在ChatterUI中，用戶可以直接加載本地AI模型，并通過在線下載方式遠(yuǎn)程加載模型。這款應(yīng)用還支持TTS（語音輸出）功能，結(jié)合語音輸入，可以解鎖更多使用場(chǎng)景。安裝完成后，用戶只需簡(jiǎn)單設(shè)置即可輕松部署AI模型。而PocketPal則更加簡(jiǎn)潔，雖然不支持TTS功能，但同樣支持加載本地AI模型，并提供了一些小參數(shù)的AI模型快速下載通道。

對(duì)于不太擅長(zhǎng)技術(shù)操作的用戶來說，MNN大模型則是一個(gè)更為友好的選擇。這款由阿里開發(fā)的開源應(yīng)用整合了多個(gè)在手機(jī)等小型移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行效果良好的AI模型，用戶可以根據(jù)需要直接點(diǎn)擊下載。下載完成后，點(diǎn)擊即可加載使用，全程操作簡(jiǎn)便。

在成功部署AI模型后，雷科技開始了體驗(yàn)環(huán)節(jié)。他們下載了1.5B版本的DeepSeek-R1模型進(jìn)行測(cè)試。雖然這個(gè)版本的模型在回答一些復(fù)雜問題時(shí)顯得有些力不從心，但在驍龍8至尊版+16G運(yùn)存的手機(jī)上，AI推理和生成速度都非常不錯(cuò)，已經(jīng)能夠滿足日常問答和使用的需求。

在后續(xù)測(cè)試中，7B版本的DeepSeek模型表現(xiàn)更加出色。它不僅能夠正確回答用戶的問題，還能在離線狀態(tài)下提供一些緊急情況下的基礎(chǔ)建議。例如，在遇到癲癇癥發(fā)作的病人時(shí)，AI能夠給出正確的急救方法；在野外受傷無人幫助時(shí)，也能提供自救建議。

雷科技認(rèn)為，在手機(jī)上部署AI大模型具有實(shí)際意義。雖然電腦上的部署可能顯得多余，但手機(jī)上的離線AI卻能在關(guān)鍵時(shí)刻發(fā)揮作用。它可以在用戶無網(wǎng)且需要幫助時(shí)提供最基礎(chǔ)的建議，成為用戶的得力助手。同時(shí)，這也為隱私保護(hù)意識(shí)較強(qiáng)的用戶提供了另一種選擇，他們可以在自己的設(shè)備上部署專屬AI模型，確保數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)。

在對(duì)比了三款本地AI部署應(yīng)用后，雷科技給出了他們的建議。對(duì)于追求穩(wěn)定可用的用戶來說，MNN是最好的選擇；而對(duì)于有一定AI基礎(chǔ)和編程基礎(chǔ)的用戶來說，ChatterUI和PocketPal則提供了更多功能和靈活性。無論選擇哪款應(yīng)用，用戶都能享受到手機(jī)本地部署AI帶來的便利和樂趣。