deepseek 电脑端怎么下载？网页版与本地部署教程
Deepseek电脑端使用指南：网页版和本地部署两种方式。网页版无需下载，浏览器打开即可满足日常需求；本地部署适合离线使用或自定义模型需求，但需较高电脑配置。文章详细对比了不同模型参数对硬件的要求，并提供了具体的部署步骤和优化建议。
前段时间deepseek很火，很多小白就也想试试，结果找半天也不知道deepseek 电脑端怎么下载。其实这很正常，因为deepseek根本没有软件版本，只有网页端和本地部署两种使用方式，手机上倒是有app可以用。要是想离线使用、自定义模型，就需要完成本地部署。下面我结合实际使用经验，分享两种电脑端使用 Deepseek 的方法。
一、网页版 Deepseek
如果没有离线需求，完全可以不下载任何软件，浏览器打开网页版就能用。
1. 优势与适用场景
网页版最大的好处是 “即开即用”—— 不用考虑电脑配置是否兼容，也不用花时间下载安装，如果只是偶尔用 Deepseek 写文案、查资料，比如临时需要润色工作报告、整理学习笔记；亦或是电脑配置一般，电脑硬盘空间不足的，都建议使用网页版，还能用满血模型。
2. 使用步骤
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第一步：打开电脑浏览器（建议用Chrome、Edge、火狐），搜索 Deepseek ；
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第二步：进入首页后，点击【登录】；
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第三步：登录后进入【对话界面】，左侧能看到功能分类（比如【通用对话】【代码助手】【文档理解】），选对应的场景就能开始使用；
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第四步：如果需要保存对话记录，点击右上角【收藏】或【导出】，能把内容存成文档，方便后续查看。
二、本地部署教程
如果想离线使用 Deepseek，或者需要加载自定义模型，就需要 “本地部署”。手动部署 Deepseek 需要自己找模型文件、装 Python 环境、改配置参数，很容易出错。而本地部署工具的作用，就是把这些复杂步骤简化：
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自动适配配置：打开软件后会先扫描电脑 CPU、GPU、内存信息，推荐能流畅运行的模型版本，不用手动查兼容列表；
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内置模型库：不用自己去 GitHub 或官方仓库找模型，软件里有现成的【模型库】，集成了豆包、DeepSeek、千问多个大模型，点击就能下载，还会自动校验文件完整性，避免下载到损坏的模型；
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免环境配置：不用手动装 Python、PyTorch 这些依赖，软件会自动在后台配置所需环境，不会和电脑里已有的软件冲突。
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简单说，这样一来，就能把需要技术基础的本地部署变成了跟着提示点鼠标的操作，非常简单方便。
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另外要注意，本地部署需要一定的电脑空间，如果电脑内存小于 16GB，建议优先选网页版，避免运行卡顿。
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三、本地部署硬件要求表
| 模型参数量 | CPU 要求 | 内存要求 | 显卡要求 | 存储要求（模型文件） | 适用场景 | 备注（优化 / 适配说明） |
|---|---|---|---|---|---|---|
| DeepSeek-R1-1.5B | 最低 4 核，推荐 Intel i3-12100F/AMD Ryzen 5 5600G 等多核处理器 | 8GB+，推荐 16GB DDR4 | 非必需（纯 CPU 推理）；需 GPU 加速可选 4GB+ 显存（如 GTX 1650） | 3GB+（约 1.5-2GB） | 低资源设备部署（树莓派、旧款笔记本）、简单问答、嵌入式 / 物联网设备、轻量聊天机器人 | 树莓派 5 + USB SSD 可实现低成本部署（约 1200 元，速度 0.8 tokens/s） |
| DeepSeek-R1-7B | 最低 8 核，推荐 Intel i5-13600K/AMD Ryzen 7 5700X 等现代多核处理器 | 16GB+，推荐 32GB DDR5 | 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3060/3070/4060）；纯 CPU 推理需高性能多核支持 | 8GB+（约 4-5GB） | 中小型企业开发测试、文档摘要、文本翻译、轻量级多轮对话、基础代码生成 | 4-bit 量化后显存可降至 4.2GB（损失约 8% 精度），8-bit 量化显存占用降低 30-50% |
| DeepSeek-R1-8B | 最低 8 核（同 7B，性能需高 10-20%），推荐 Intel i5-13600K/Ryzen 7 7600 | 16-32GB DDR5（推荐 32GB） | 推荐 8GB+ 显存（如 RTX 3060 Ti 16GB/4060 Ti） | 8GB+（略高于 7B，约 5-6GB） | 更高精度轻量任务（如复杂代码生成、逻辑推理、数学计算辅助） | 与 7B 模型硬件兼容性相近，可复用 7B 优化方案，高性能配置（RTX 4060 Ti + Ryzen 5 7600）速度达 70 tokens/s |
| DeepSeek-R1-14B | 最低 12 核，推荐 Intel i9-13900K/AMD Ryzen 9 7950X/Xeon Gold 6338 | 32GB+，推荐 64GB DDR5（ECC 优先） | 推荐 16GB+ 显存（如 RTX 3090/4090、A5000）；纯 CPU 需 32GB+ 内存 | 15GB+（约 14-28GB） | 企业级复杂任务（合同分析、报告生成）、长文本理解（书籍 / 论文辅助写作）、专业问答 | INT4 量化后显存降至 9.8GB，单卡 RTX 3090 可运行；建议用 NVMe SSD 减少模型加载时间 |
| DeepSeek-R1-32B | 最低 16 核，推荐 Intel i9-14900K/AMD Ryzen 9 7950X3D/Xeon Platinum | 64GB+，推荐 128GB DDR5（ECC 必需） | 推荐 24GB+ 显存（如双 RTX 3090、单 A100 40GB）；多卡并行优先 | 30GB+（约 28-32GB） | 金融预测、医疗 / 法律咨询、多模态任务预处理（需结合其他框架）、高精度数据分析 | 低成本方案可尝试 Ryzen 5 5600G + 4-bit 量化（约 3000 元，仅适用于测试） |
| DeepSeek-R1-70B | 最低 32 核服务器级 CPU，推荐 Intel Xeon Platinum 8480+/AMD EPYC 7B13 | 128GB+，推荐 256GB DDR5 | 推荐 48GB+ 显存（多卡并行，如 2×A100 80GB、4×RTX 4090） | 70GB+（约 68-72GB） | 科研机构数据计算、大规模行业分析（如制造业 / 服务业）、高复杂度创意写作、算法设计 | 蒸馏版模型可适配 4×RTX 3090；国产显卡（摩尔纪元 48G、华为昇腾 96G）已支持单卡运行 |
| DeepSeek-R1-671B | 64 核以上服务器集群（如双路 AMD EPYC 7763），需服务器级主板支持 | 512GB DDR4 ECC（分布式内存优先） | 8×A100/H100 80GB（总显存 640GB），需多节点分布式部署 | 300GB+ 分布式存储（NVMe RAID） | 国家级 AI 研究、通用人工智能（AGI）探索、超大规模多模态任务（如全域数据建模） | 需 2000W 冗余供电，整体成本 200-400 万元（含运维）；仅支持 Linux 服务器系统 |
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