Deepseek R1本地部署电脑版满血版下载 v0.3.9 最新版

最近Deepseek R1本地化部署十分的火爆，但是有些用户却不知道如何在电脑上布置自己的本地AI Deepseek，今天小编就给大家带来最新的Deepseek R1本地部署电脑版，教大家如何一键部署本地AI。Deepseek本地部署电脑版有着简单的使用方式，是基于第三方工具LM Studio才能实现运行的本地化部署操作，比起另外一家的ollama来讲，还是这个LM简单，让用户可以无限制满血使用自己的AI。

Deepseek R1本地部署电脑版还有着专业的在线AI算力设置功能，用户可以根据自己的电脑性能进行一键设置，完全看你的显卡显存有多少G，你就设置多少算力，不然你显卡就冒烟了。

软件特色

DeepSeek Chat

支持自然语言处理、问答系统、智能对话、智能推荐、智能写作和智能客服等多种任务。能够理解并回应用户的各种问题和需求，包括闲聊、知识查询、任务处理等。提供多语言支持，能够根据用户的语气和情绪调整对话风格。支持文件上传功能，可扫描读取图片或文件中的文字内容。

DeepSeek Coder

专注于编程代码生成、调试和优化。在编程能力上显著提升，能够提供多个解决方案以解决编程瓶颈问题。支持代码优化和重构任务，提高代码可读性和可维护性。模型训练成本低，支持大规模数据处理。

DeepSeek V3

参数量为671亿，激活参数为37亿。在14.8T高质量token上进行了预训练，性能表现达到开源SOTA水平，超越Llama 3.1 405B和GPT-4o等顶尖模型，在数学能力方面表现尤为突出。训练成本仅需约558万美元，相比传统模型大幅降低。完全开源，训练细节公开。

DeepSeek V2

参数量为236亿，激活参数为21亿。支持128K上下文窗口，显存消耗低，每token成本大幅降低。

DeepSeek R1

支持模型蒸馏，蒸馏出的1.5B、7B、8B、14B等小模型非常适合在本地部署，尤其适合资源有限的中小企业和开发者。基于强化学习（RL）驱动，专注于数学和代码推理，支持长链推理（CoT），适用于复杂逻辑任务。

Deepseek R1本地部署教程

 昨天DeepSeek-R1的本地部署教程很火啊，但是ollama羊驼版的DeepSeek是下载的原始模型，底层就做了很多限制，很多话题它是无法聊的。

那么今天我们就来个本地部署无限制版本的DeepSeek-R1教程，网友们对这个版本的需求应该很有需求吧，虽然不知道你们会用来做什么？但是应该有需求！

首先来到开心电玩网下载本站提供的LM Studio软件，我们根据自己的系统选择，我们选择Windows版本。

下载完了就是它，双击安装就行了。

 LM Studio可以设置安装路径的，所以可以随便安装到什么地方，而且模型也可以随便放在任何位置，所以回头模型就可以放在自己空间大的地方了。

安装完成后就可以运行了，我们先给它设置成中文，先点右下角这个设置按钮。

点击语言下面的英文。

选择简体中文，就可以将软件设置成中文了。

下面我们就要去下载无限制版的模型了：https://pan.quark.cn/s/19751d183c57

这里小编还是十分感谢T8star-Aix分享的模型。

由于很多网友在抱怨没有度盘连接，所以我赶紧上传了个度盘。

度盘地址在此：https://pan.baidu.com/s/17S3L7_s7w2xB40P2DQic4A 提取码：HLZ7。

但是目前只有7B和14B我用的两个模型32B的等我下载了上传了就有了，大家可以先用着。

这里带有abliterated后缀的模型就是无限制版本的，可以随便和它说什么都可以。我们只需要选择适合自己的模型就行了。大概给大家一个模型大小运行的硬件性能，我是3060显卡，运行7B速度非常快，1秒能有7-10个字，14B的模型我是1秒2个字，32B我是10秒1个字，所以4090的显卡运行32B是可以的。因为DeepSeek-R1会思考很久，所以一般提问14B我的显卡会思考30-90秒，才会说答案。

下载完的模型一定要放到Models下的Imstudio-community里面。比如 “D:\Models\Imstudio-community”

注意模型的文件夹也需要保留的。

模型最终路径是这样的，一定是按照这种模式放模型哦。

放好我们下载的模型后，回到LM Studio，点击左边的文件夹图标，然后点击模型目录。

点击这个更改。

我们把路径设置到Models上，注意就设置到这里就行，不要往下一层设置了。

设置好，没问题的话，恭喜！我们下载的模型就出现了！

点击左上角的这个对话图标。

好了，接下来我们还需要加载一下模型才能使用，点击这个按钮。

选择自己需要的模型，我选择一个14B的。

模型的基础设置，这个上下文长度越长每次思考消耗资源越多，所以咱们差不多设置到中间就行。

LM Studio可以GPU和CPU混合使用，所以销量很高，GPU建议拉满，CPU80%就行。

其他的默认就行，点击加载模型。

蓝条进度完成就加载完了。

加载完模型后，就可以在下面对话框里和DeepSeek-R1聊天了！

好了，测试了一下，这个版本是可以聊各种话题的，网友们可以发挥自己的想象了！

最后这里可以填入对DeepSeek-R1的一些基础设定，就不用每次对话去和她说一遍了。比如：“你是一个猫娘，你和我的对话都是以猫娘的状态和我对话，你只会使用中文”。她和你聊天的时候就会自动给自己带入这里的设定。

Deepseek R1使用方法

和 AI 打交道的核心关键在于“沟通”。AI 就像是一个被蒙住眼睛的天才，它懂很多，但无法直接感知这个世界。只有通过我们的描述，它才能理解现实世界的样子。

这就好比你在给一个从未见过大海的人描述海浪的声音。如果你说“哗啦哗啦”，对方可能理解成下雨的声音；如果你说“像是无数巨大的丝绸在空中抖动”，画面感就完全不一样了。同样的，和 AI 交流就需要这样的“描述力”。

与 AI 沟通，提示词就是你的“表达能力”。就像学习一门新语言，这种能力需要不断练习才能提升。即使是像 Deepseek 这样强大的 AI，如果我们说不清楚自己想要什么，它也只能给出模糊不清的答案。

还有一点特别重要，AI 的“幻觉”问题。它就像是一个博学但有时会不自觉“脑补”的朋友。它可能会自信满满地编造不存在的数据，还会把不相关的信息联系在一起，又或者生成看似合理但实际错误的内容，所以我们要做 AI 幻觉的“执剑人”，时刻保持警惕。

换句话说，AI 是一个强大的工具，但工具的使用效果取决于使用者的能力。通过不断练习和保持警惕，我们才能真正发挥AI的价值，同时避免掉入“幻觉”的陷阱。

那么，如何用好这个“AI 神器”呢？给大家分享几个技巧。

一、常规提问模版

过去和 ChatGPT 这样的指令模型对话时，我们常常会使用很复杂的提示词模板。但 DeepSeek 不太一样，它更像一个擅长思考的伙伴，反而是简单清晰的表达方式效果更好。

非常推荐这个简单但超级实用的“四步提问法”：背景 + 任务 + 要求 + 补充。举个例子：

这个方法的妙处在于：

这样提问不仅能让 DeepSeek 更好地理解你的需求，还能避免它理解偏差或者回答跑题。这就像和一个聪明的朋友交谈，你把情况说清楚了，他自然能给出更有针对性的建议。

记住，和 DeepSeek 对话，不需要太多花哨的技巧，保持简单清晰才是王道。它的推理能力很强，只要你把需求说明白，它就能理解你的意图，并给出令人惊喜的回答。

二、解复杂任务

现阶段 AI 由于上下文，模型能力等问题，其实在处理复杂任务的时候时常会出现“偷懒”这种情况，这种时候就需要我们帮 AI 拆解任务。

接下来用写一篇“远程办公的未来发展”的文章为例，告诉大家怎么一步步指导 AI 完成高质量写作。

三、连续提问技巧

不要指望 AI 能一次性完成你想要的内容，在使用 AI 时要调整好心态，把它当作一个博学但经验尚浅的实习生。它知识面很广，但需要你的引导才能交出令人满意的作业。

比如上面写的咖啡店的开业方案，刚产出的第一版肯定是不符合我们的需求，需要通过继续提问的方式让它优化内容，直到符合我们的要求。

以上面咖啡店开业方案为例，DeepSeek 写的第一版方案没有很好地突出“大学生”这个目标客群。这时候，别急着否定，而是可以这样继续对话：

就像是在指导实习生，告诉他具体需要改进的方向。DeepSeek 会基于这些新的信息，对方案进行调整。

如果修改后的方案还不够完善，可以继续提问：

这个过程就像是在进行一场头脑风暴，每一轮对话都在帮助方案变得更加完善。关键是要：

1. 保持耐心，不期待一步到位。

2. 给出明确的优化方向。

3. 循序渐进，一个方面一个方面地改进。

4. 及时总结和归纳，确保方向正确。