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.
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.
- ПОКАЖЕМ, КАК РАЗВЕРНУТЬ МОДЕЛЬ нейросети DEEPSEEK R1 ПРЯМО НА СВОЁМ КОМПЬЮТЕРЕ
- Где и как применять? Потестируем модель после установки на разных задачах
- Как дообучить модель под себя?
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+).
- 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.
- 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.
- 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).
- 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:
- Скачайте LM Studio с официального сайта (версия 0.3.8 и новее) и установите как обычную программу.
- Откройте вкладку Discover (сочетание Ctrl + 2, на Mac — ⌘ + 2) и введите в поиск «DeepSeek R1».
- Выберите нужный размер модели и вариант квантизации — берите 4-битную (Q4) или выше, если позволяет память.
- Нажмите кнопку загрузки. После скачивания модель появится в разделе My Models.
- 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.
- Установите PocketPal AI из App Store или Google Play.
- Откройте раздел «Models», нажмите «+» и выберите «Add from Hugging Face».
- Найдите «DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B» и скачайте подходящий вариант (например, Q5_K_M, ~1.3 ГБ).
- 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.
- Выполним базовые задачи на российских нейросетях и посмотрим на результаты!
- Файл-инструкцию «Как сделать нейро-фотосессию из своего фото бесплатно, без иностранных карт и прочих сложностей»
- Покажем 10+ способов улучшить свою жизнь с ИИ каждому — от ребенка и пенсионера до управленца и предпринимателя
- Возможность получить Доступ в Нейроклуб на целый месяц
- Как ИИ ускоряет работу и приносит деньги
- За 2 часа вы получите четкий план, как начать работать с ИИ прямо сейчас!
