justxor/deepseek-local-guide-ru

选用指南

AI 根据 README 整理 · 2026/10/18 04:41:25

适用场景

适合希望在自己的电脑或服务器上免费、私密地运行DeepSeek模型的用户，包括从快速入门到高级配置的多种场景。

查看 README 依据

<div align="center"> <img src="assets/banner.png" alt="DeepSeek локально — полный курс на русском 2026: Ollama, llama.cpp, LM Studio, vLLM, Open WebUI, RAG" width="100%"> # 🐋 DeepSeek локально — полный гайд и курс на русском (2026) **Как установить, запустить и настроить DeepSeek V4, R1 и дистилляты на своём ПК, Mac и сервере — бесплатно, приватно и без интернета.** [](https://github.com/justxor/deepseek-local-guide-ru/stargazers)

目标用户

面向俄语用户，特别是希望本地运行DeepSeek模型的开发者和爱好者。

查看 README 依据

<div align="center"> <img src="assets/banner.png" alt="DeepSeek локально — полный курс на русском 2026: Ollama, llama.cpp, LM Studio, vLLM, Open WebUI, RAG" width="100%"> # 🐋 DeepSeek локально — полный гайд и курс на русском (2026) **Как установить, запустить и настроить DeepSeek V4, R1 и дистилляты на своём ПК, Mac и сервере — бесплатно, приватно и без интернета.** [](https://github.com/justxor/deepseek-local-guide-ru/stargazers)

使用方式

通过命令行使用Ollama或llama.cpp，也可使用LM Studio或Open WebUI等图形界面。

查看 README 依据

## 🚀 Часть 1. Быстрый старт за 5 минут ### Шаг 1. Установи Ollama | ОС | Как установить | |---|---| | **Windows 10/11** | Скачай `OllamaSetup.exe` с [ollama.com/download](https://ollama.com/download) и запусти | | **macOS** | Скачай приложение с [ollama.com/download](https://ollama.com/download) или `brew install ollama` | | **Linux** | `curl -fsSL https://ollama.com/install.sh \| sh` | Проверь установку: ```bash ollama --version ``` ### Шаг 2. Запусти DeepSeek ```bash ollama run deepseek-r1:8b ```

ghcr.io/open-webui/open-webui:main ``` Открой `http://localhost:3000`, создай аккаунт администратора (он локальный) и выбери модель `deepseek-r1:8b`. **Не хочешь терминал и Docker?** Поставь [LM Studio](https://lmstudio.ai): найди `deepseek` в поиске, скачай модель и общайся в окне программы. ### Схема: три пути к первому запуску ```mermaid flowchart TD S(["Хочу DeepSeek у себя"]) --> Q{"Нравится терминал?"} Q -->|"Нет"| LM["LM Studio<br/>скачать → поиск deepseek → Download → Chat"] Q -->|"Да"| OL["Ollama<br/>ollama run deepseek-r1:8b"] OL --> UI{"Нужен веб-интерфейс?"}

部署要求

需要安装Ollama或llama.cpp，并可能需要Docker Desktop来运行Open WebUI。硬件要求根据模型大小而定，最低8GB RAM。

查看 README 依据

F --> I["Часть 12<br/>RAG и агенты"] G --> J["Часть 11<br/>Ускорение"] H --> J ``` ### 📊 DeepSeek в цифрах | Показатель | Значение | |---|---| | Самая новая модель | **DeepSeek-V4.1-Flash-1017** (17.10.2026) | | Самая большая модель | **DeepSeek-V4-Pro** — 1.6T параметров | | Максимальный контекст | **1 048 576 токенов** (V4, V4.1) | | Максимальная длина ответа | до **384K токенов** | | Самая маленькая модель | **R1-Distill-Qwen-1.5B** — ~1 ГБ в Q4 | | Лицензия весов | **MIT** (V3, R1, V4, V4.1) | | Минимум для старта | любой ПК с 8 ГБ RAM |

Первый запуск скачает модель (~5 ГБ). Потом можно писать вопросы прямо в терминале. Выход — `/bye`. > 💡 Не знаешь, какой размер выбрать? Видеопамять 4–6 ГБ → `1.5b`/`7b`, 8 ГБ → `8b`, 12–16 ГБ → `14b`, 24 ГБ → `32b`. Подробнее — в [части 3](#-часть-3-какую-модель-deepseek-выбрать). ### Шаг 3. Поставь интерфейс как у ChatGPT (по желанию) Нужен [Docker Desktop](https://www.docker.com/products/docker-desktop/): ```bash docker run -d -p 3000:8080 --add-host=host.docker.internal:host-gateway \ -v open-webui:/app/backend/data --name open-webui --restart always \

已知限制

V4.1-Flash本地在Ollama中尚不支持，只能通过云服务使用。

查看 README 依据

ollama stop deepseek-r1:14b # выгрузить из памяти ollama rm deepseek-r1:14b # удалить ollama show deepseek-r1:14b # параметры, шаблон, лицензия ``` ### Модели DeepSeek в Ollama > V4.1-Flash локально в Ollama пока не запускается (архитектура `deepseek_v41` не поддерживается движком), доступна только облачно: `deepseek-v4.1-flash`. - `deepseek-r1:1.5b`, `7b`, `8b`, `14b`, `32b`, `70b` — дистилляты, работают локально - `deepseek-r1:671b` — полная R1 (нужно 400+ ГБ) - `deepseek-v3`, `deepseek-v3.1`, `deepseek-coder-v2` — прошлые поколения