ГайдыОбновлено · 07.2026

Как локально запустить DeepSeek R1 (Windows, macOS, Android и iPhone)

16 августа 2025 · 7 минут чтения

Проверка фактов

Юлия Найпак

Методист по автоматизации. Сверяет паспорт инструмента с документацией вендора.

Автор Р

Редакция

Коллектив авторов, редакторов и иллюстраторов статей на сайте блога онлайн-университета «Зерокодер». Пишем…

Черновик готовит редакция с помощью ИИ. За стандарт издания отвечает главный редактор — Валерий Курземнек.

Скачать DeepSeek на ПК и запустить локально проще всего через две бесплатные программы — Ollama (командная строка) или LM Studio (графический интерфейс). Обе ставятся на Windows, macOS и Linux, сами качают модель DeepSeek R1 и работают офлайн: без подписки, без VPN и без утечки данных на чужие серверы. Ниже — точные шаги, таблица требований к железу и подсказка, какую версию модели выбрать под ваш компьютер.

Обновлено: январь 2026. Команды и версии сверены с официальной библиотекой Ollama и документацией LM Studio.

• Быстрый старт для новичка — LM Studio: кнопки вместо команд.
• Минимум места и максимум контроля — Ollama: одна команда в терминале.
• Слабый ПК (8 ГБ ОЗУ) тянет версию на 1.5B; 8B — золотая середина; 32B и выше — для мощных машин.
• То, что скачивается на 1.5–32 ГБ, — это дистиллированные версии R1, а не «настоящая» модель на 671B.
• На смартфоне DeepSeek запускается через приложение PocketPal AI.

Обзорный практикум по DeepSeek и Qwen.

Что вы реально скачиваете под именем DeepSeek R1

DeepSeek R1 — модель рассуждений от китайской лаборатории DeepSeek, сопоставимая по логике и математике с платными сервисами, но с открытыми весами. Важный нюанс, который меняет выбор версии: «полная» R1 — это модель на 671 млрд параметров (архитектура Mixture-of-Experts, ~37 млрд активны на токен), она весит свыше 400 ГБ и на домашнем ПК не запускается.

Всё, что вы ставите на обычный компьютер (1.5B, 7B, 8B, 14B, 32B, 70B), — это дистилляты: базовые модели Qwen и Llama, дообученные на «размышлениях» большой R1. Версии 1.5B, 7B, 14B и 32B построены на Qwen, а 8B и 70B — на Llama. Они быстрее и скромнее по железу, но и слабее оригинала. В мае 2025 вышло обновление DeepSeek-R1-0528 с улучшенными рассуждениями — именно оно сейчас отдаётся по умолчанию, так что скачивайте свежую сборку.

Локальный DeepSeek слабее владеет русским, чем облачные ассистенты вроде ChatGPT: для точных ответов часто выгоднее писать промпты на английском.

Требования к железу: какую версию DeepSeek скачать

Выбор версии — это баланс «скорость против качества». Чем больше параметров, тем умнее ответы и тем больше нужно оперативной памяти (RAM), видеопамяти (VRAM) и места на диске. Ориентир по дистиллятам R1:

Версия	RAM (min)	VRAM для GPU	Место на диске	Кому подойдёт
1.5B	8 ГБ	4 ГБ	~1.1 ГБ	Слабые ноутбуки, первый запуск
7B	8 ГБ	6–8 ГБ	~4.7 ГБ	Баланс скорости и качества
8B	16 ГБ	8 ГБ	~5.2 ГБ	Версия по умолчанию, точнее 7B
14B	16 ГБ	12–16 ГБ	~9 ГБ	Большинство рабочих задач
32B	32 ГБ	24 ГБ	~20 ГБ	Мощный ПК, сложная логика
70B	64 ГБ	2×24 ГБ	~43 ГБ	Рабочие станции и серверы

Дискретная видеокарта не обязательна — модель работает и на процессоре, но медленнее. Насколько медленнее, видно на практике: мы прогнали 7B на MacBook Air с чипом M1 и 8 ГБ памяти и получили около 0,3 токена в секунду — простой ответ занимал больше получаса. Вывод простой: без GPU берите 1.5B или 7B, для 14B и выше нужна видеокарта с достаточной VRAM.

Как выбрать квантизацию (Q4, Q5, Q8)

Квантизация — это сжатие модели, чтобы она занимала меньше памяти и работала быстрее ценой небольшой потери качества. В названиях файлов вы увидите метки Q4_K_M, Q6_K, Q8_0: чем больше число, тем выше точность и вес. Рабочее правило — брать 4-битную версию (Q4_K_M) как разумный минимум; если памяти хватает, Q5 или Q6 дадут заметно более связные ответы. В Ollama квантизация уже подобрана в базовых тегах, а в LM Studio её выбираете вручную при скачивании.

Как скачать DeepSeek на ПК через Ollama (командная строка)

Ollama — самый компактный способ: одна установка и одна команда. Подходит для Windows 10 (22H2 и новее), macOS 11+ и Linux (Ubuntu 18.04+).

1. Скачайте и установите Ollama для своей ОС. На Windows это обычный установщик OllamaSetup.exe; на macOS и Linux ставится в терминале командой curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh.
2. Откройте терминал (в Windows — PowerShell или «Командная строка») и запустите лёгкую версию: ollama run deepseek-r1:1.5b. Она весит около 1.1 ГБ и стартует даже на слабом ПК.
3. Для более умной модели укажите нужный тег: ollama run deepseek-r1:8b или ollama run deepseek-r1:14b. Просто ollama run deepseek-r1 скачает актуальную версию по умолчанию (сейчас 8B).
4. Дождитесь загрузки весов — откроется интерактивный чат прямо в терминале. Выход — команда /bye или сочетание Ctrl + D, справка по командам — /?.

Если вам зашла работа с ИИ прямо в терминале, по тому же принципу устанавливается Claude Code — консольный агент для кода.

Открыть Ollama в браузере через Open WebUI

Чтобы получить чат в стиле привычного ассистента, поверх Ollama ставится Open WebUI. Установите Python и pip, затем выполните pip install open-webui, запустите модель командой ollama run deepseek-r1:8b, поднимите интерфейс командой open-webui serve и откройте в браузере адрес http://localhost:8080.

Как запустить DeepSeek на ПК через LM Studio (без командной строки)

LM Studio — вариант для тех, кто не хочет открывать терминал: всё делается кнопками. Порядок действий по официальной документации LM Studio:

1. Скачайте LM Studio с официального сайта (версия 0.3.8 и новее) и установите как обычную программу.
2. Откройте вкладку Discover (сочетание Ctrl + 2, на Mac — ⌘ + 2) и введите в поиск «DeepSeek R1».
3. Выберите нужный размер модели и вариант квантизации — берите 4-битную (Q4) или выше, если позволяет память.
4. Нажмите кнопку загрузки. После скачивания модель появится в разделе My Models.
5. Нажмите Load и начинайте чат прямо в окне программы — интернет больше не нужен.

LM Studio удобен ещё и тем, что тут же можно попробовать соседние открытые модели — например, Qwen, на которой построена часть дистиллятов DeepSeek.

Запуск DeepSeek на смартфоне (Android и iPhone)

Модель помещается и в карман. Бесплатное приложение PocketPal AI работает на Android и iPhone; для плавной работы желательно 6 ГБ памяти и современный процессор.

1. Установите PocketPal AI из App Store или Google Play.
2. Откройте раздел «Models», нажмите «+» и выберите «Add from Hugging Face».
3. Найдите «DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B» и скачайте подходящий вариант (например, Q5_K_M, ~1.3 ГБ).
4. Дождитесь загрузки и начните чат локально — без интернета и оплаты.

Если ищете и другие нейросети для телефона, у нас есть подборка AI-приложений для iPhone.

Частые ошибки при локальном запуске DeepSeek и как их решить

• Загрузка обрывается на середине. Прервите и повторите скачивание — Ollama и LM Studio докачивают с места разрыва, а не заново.
• «Не хватает памяти» или модель не грузится. Возьмите версию меньше (14B → 8B → 1.5B) или более сжатую квантизацию (Q8 → Q4); на десктопе поможет увеличение файла подкачки.
• Ответы идут очень медленно. Модель считает на процессоре. Проверьте, что задействован GPU и стоят свежие драйверы NVIDIA; если видеокарты нет — переходите на 1.5B или 7B.
• Open WebUI не открывается по localhost:8080. Убедитесь, что Ollama запущена, и перезапустите команду open-webui serve; порт мог занять другой процесс.
• Модель отвечает бессвязно или выдумывает. Это ожидаемо для маленьких дистиллятов: для ответственных задач берите версию крупнее и перепроверяйте факты.

Итог: с чего начать

Локальный DeepSeek R1 даёт приватность, работу офлайн и независимость от облака. Новичку проще стартовать с LM Studio, любителям терминала — с Ollama, а с телефона выручит PocketPal. Модель подбирайте под железо: 1.5B для пробы, 7–8B как рабочий минимум, 14–32B при наличии видеокарты. Начните с малого — апгрейд до крупной версии займёт одну команду.

Частые вопросы

Можно ли скачать DeepSeek на ПК бесплатно?

Да. И программы (Ollama, LM Studio), и сами модели DeepSeek R1 бесплатны и с открытыми весами. Платить не нужно ни за скачивание, ни за использование.

Какая версия DeepSeek нужна для слабого компьютера?

Для ПК с 8 ГБ оперативной памяти без видеокарты берите версию 1.5B (~1.1 ГБ) или 7B. Более крупные модели (14B и выше) требуют GPU с 12 ГБ VRAM и больше.

Работает ли локальный DeepSeek без интернета?

Да. Интернет нужен только один раз — чтобы скачать модель. После этого DeepSeek работает полностью офлайн, а данные не покидают устройство.

Чем локальная версия отличается от полной DeepSeek R1?

На домашний ПК ставятся дистилляты на 1.5–70B параметров. «Полная» R1 на 671B весит свыше 400 ГБ и требует серверного кластера, поэтому локально её обычно не запускают.