别再被短视频骗了：自己部署DeepSeek模型？醒醒吧！

最近刷短视频时，总能看到一堆标题党：“手把手教你部署DeepSeek模型！”“在家也能玩转AI大模型！”点进去一看，无非是教你下载几个开源代码包，敲几行命令，然后配上个“成功运行”的截图。评论区一片“大佬牛”“求带”的呼声，看得人哭笑不得。作为一个在技术圈摸爬滚打几年的普通码农，今天想泼一盆冷水：别再把时间浪费在这种“自嗨式部署”上了。

开源不是免费自助餐

很多人一听到“开源”就两眼放光，觉得这是“白嫖”技术的绝佳机会。但开源社区的初衷是什么？是协作共建，不是让你把代码当乐高随便拼装。DeepSeek这类模型的代码虽然公开，但背后是海量的算力投入、数据清洗和工程优化。普通人在个人电脑上跑个demo，改两行参数就发朋友圈炫耀“我部署成功了”，这和真正理解模型原理、参与社区贡献差了十万八千里。更讽刺的是，有些教程连许可证都不提——开源不等于无版权，这种“拿来主义”恰恰是在践踏开源精神。

你的电脑真的扛得住吗？

短视频里那些“成功案例”永远不会告诉你真相：你的电脑可能连模型的一根头发都扛不住。
有人不服气：“我部署一个几B的小模型不信吗？”，“行，但没有任何必要，纯精神自慰而已”。

有人又不服气：“我用云服务器不行吗？”当然行，但租用带GPU的高配实例一小时几十块，就为了截图发个“我在训练AI”的动态？这和买星巴克拍照发圈说“我在加班”有什么区别？算力差距不是靠热情能弥补的，强行上车只会浪费电费和生命。

参与感？不过是精神快餐

为什么明知没用，还有这么多人前赴后继？说白了，这是一种技术焦虑下的心理补偿。看着科技巨头们天天发布新模型，普通人难免有种被时代甩下的恐慌。于是“自己部署模型”成了救命稻草——哪怕只是对着命令行黑框拍个照，也能安慰自己“我在接触前沿技术”。但这种参与感就像泡面，闻着香，吃多了却营养不良。真正的技术成长需要啃论文、调参数、看报错日志，而这些枯燥的部分永远不会出现在15秒的短视频里。

放下键盘，做点实在的

如果你真的对AI感兴趣，与其跟风部署模型，不如从基础做起：
– 去GitHub给开源项目提个靠谱的Issue
– 写篇技术博客梳理某个算法原理
– 哪怕只是老老实实学透线性代数
这些事看起来不够酷，但至少能让你在技术社区留下真实足迹。

技术从来不是用来炫耀的玩具。当短视频教你“三分钟变身AI大师”时，记住：真正的技术进步，永远藏在那些没人拍摄的深夜debug里。