在前两篇文章里，我们已经把 Ollama 装好了，也成功跑通了第一个大模型。到这一步，很多人都会有同样的疑问：
模型这么多，我到底该下哪个？
别担心，今天我们就聚焦在两款国产开源大模型——Qwen（通义千问）和DeepSeek。它们都能在本地跑，而且体验各有千秋。哪一个更适合你？看完这篇，你就有答案了。
一、模型背景
Qwen
- 出品方：阿里巴巴
- 特点：更新快、生态全，除了通用模型，还有专门的 Qwen-Coder（写代码）、Qwen-Math（数学推理）等衍生版本。
- 定位：一个“全能型”大模型，覆盖聊天、写作、代码、学习等多种场景。
DeepSeek
- 出品方：深度求索团队
- 特点：主打“高效推理”，小模型也能跑得很快，大模型表现接近云端体验。
- 定位：一个“高效型”大模型，追求速度和逻辑清晰度。
二、硬件要求与“智商水平类比”
参数量、内存这些数字说多了，读者容易头大。这里我做了一个“水平对照表”，让你更直观地理解差别：
| 模型 | 参数规模 | 推荐硬件 | 日常体验 | 类比水平 |
|---|---|---|---|---|
| Qwen 1.5B | 轻量 | 4GB 内存即可 | 回答简单问题，偶尔答非所问 | 学龄前小朋友 |
| Qwen 7B | 中等 | 8~12GB | 日常聊天、写文章都能应付 | 小学高年级 |
| DeepSeek 7B | 中等 | 6~8GB | 回答简洁，逻辑性强 | 初中生 |
| Qwen 14B | 较大 | 24GB 内存/显存 | 写长文、知识储备更丰富 | 高中生 |
| DeepSeek 67B | 超大 | 40GB+ 显存 | 技术问答、推理表现突出 | 大学生/研究生 |
| Qwen 72B | 超大 | 40GB+ 显存 | 综合能力接近云端模型 | 职场新人 |
⚠️ 提醒：这里的“水平类比”只是一个体验感受的比喻，方便理解，不是严格的智力测试结果。
三、实际体验对比
为了更直观，我用相同的问题分别问 Qwen 和 DeepSeek，给你看看它们的风格差异。
1. 写作表达
问题：请写一段 100 字左右的秋天散文。
- Qwen：语言优美，意象丰富，有文学感。
- DeepSeek：语言简练，结构清晰，更像作文提纲。
👉 写公众号/文案用 Qwen，更文艺；做总结、要点整理用 DeepSeek，更高效。
2. 技术代码
问题：请写一个 Python 爬取网页标题的示例。
- Qwen-Coder：给出完整代码，还会逐行解释。
- DeepSeek：代码简洁直接，可复制运行，解释较少。
👉 新手更适合 Qwen（解释详细），老手更适合 DeepSeek（省时间）。
3. 知识推理
问题：量子计算和经典计算的区别，用三句话解释。
- Qwen：解释口语化，容易让小白理解。
- DeepSeek：逻辑严谨，表述偏学术化。
👉 学习阶段用 Qwen，做研究用 DeepSeek。
四、推荐选择
结合实际体验，我给出几个使用建议：
- 如果你是日常用户（聊天、写作、学习）
→ 选 Qwen 7B 或 14B，语言更自然，体验更接近“全能助手”。 - 如果你电脑配置一般，但想体验速度
→ DeepSeek 7B 是最好的选择，小显存也能跑。 - 如果你是程序员
→ Qwen-Coder 更适合教学和解释，DeepSeek 写代码也快，但偏简洁。 - 如果你是高配玩家
→ Qwen 72B 和 DeepSeek 67B 都值得一试，体验接近云端。
一句话总结：
👉Qwen 像“全能型学生”，科科都不错；DeepSeek 像“学霸型学生”，答题又快又准。
五、写在最后
本地大模型没有绝对的“最好”，只有最适合的。
如果你是第一次尝试，建议从Qwen 7B 或 DeepSeek 7B开始，轻量又容易上手。
下一篇，我会带大家体验OpenWebUI—— 一个比命令行更友好的界面，让你在浏览器里就能和大模型对话。
👉 你更想先看哪一部分？OpenWebUI 安装，还是本地知识库问答？欢迎留言告诉我。
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