DeepSeek на ПК: как скачать и запустить локально в 2026

Коротко

«DeepSeek на ПК» означает одно из трёх, и разница принципиальная:

1. Веб-чат или приложение DeepSeek — модель работает на серверах DeepSeek. По политике конфиденциальности компании данные хранятся в Китае. Самый простой вариант, но всё, что вы пишете, уходит наружу.
2. DeepSeek Harness — официальное настольное приложение для Windows и Mac. Это агент для работы с файлами и кодом. По умолчанию он работает через платный API DeepSeek, то есть тоже через облако.
3. Локальный запуск через Ollama или LM Studio — модель работает на вашем компьютере, без интернета, данные никуда не уходят. На обычный ПК помещаются уменьшенные версии DeepSeek-R1 размером от 1,1 до 20 ГБ. Полные модели DeepSeek (V4 Flash, R1 671B) требуют от 156 ГБ памяти и на домашний компьютер не рассчитаны.

Ниже — какую версию выбрать под ваше железо и как её запустить. Данные проверены 20 октября 2026 года.

Способ 1. Веб-чат и приложение

Веб-версия — chat.deepseek.com, мобильные приложения есть для iPhone и Android (ссылки — на странице загрузок DeepSeek). На странице загрузок отдельного приложения-чата для Windows нет: на компьютере чат открывают в браузере, а для Windows и Mac предлагается агент Harness.

Важно для работы: в политике конфиденциальности DeepSeek сказано, что компания собирает, обрабатывает и хранит персональные данные в КНР. Документы с персональными данными клиентов и сотрудников туда отправлять не стоит — почему, разбирали в статье «ИИ и 152-ФЗ».

Способ 2. DeepSeek Harness — приложение для компьютера

DeepSeek Harness — открытый проект DeepSeek, репозиторий опубликован в августе 2026 года. Установщики есть для Windows (x64) и Mac на Apple Silicon. Код открыт, лицензия MIT.

Это не чат, а агент: он читает и правит файлы в выбранной папке, запускает команды, ведёт план задачи и спрашивает подтверждение перед рискованными действиями. Для работы ему нужна модель:

• по умолчанию — API DeepSeek: в настройках вводится API-ключ, запросы оплачиваются по тарифам DeepSeek;
• можно подключить сторонних провайдеров;
• можно добавить свой сервер с API в формате OpenAI Chat Completions. По документации Harness это подходит для «самостоятельно развёрнутого сервера», значит, к нему можно подключить локальную модель из Ollama (http://localhost:11434/v1) или LM Studio (http://localhost:1234/v1).

С локальной моделью агент работает без облака, но учтите: маленькие модели заметно хуже справляются с многошаговыми задачами агента, чем большие облачные.

Способ 3. Локальный запуск: какая версия DeepSeek влезет

DeepSeek-R1 в библиотеке Ollama — это семейство. Полная модель — 671 млрд параметров и 404 ГБ. Остальные версии — дистиллированные: это модели Qwen и Llama, дообученные на рассуждениях большой DeepSeek-R1. Они думают похожим образом, но это не полная DeepSeek, и до неё по качеству им далеко.

Версия	Команда Ollama	Размер	Основа	На каком железе
R1 1.5B	deepseek-r1:1.5b	1,1 ГБ	Qwen	Слабые ноутбуки, проверка, что всё работает
R1 7B	deepseek-r1:7b	4,7 ГБ	Qwen	Видеокарта от 6 ГБ
R1 8B (0528)	deepseek-r1:8b	5,2 ГБ	Qwen3	Видеокарта от 8 ГБ — оптимальный старт
R1 14B	deepseek-r1:14b	9,0 ГБ	Qwen	Видеокарта 12 ГБ
R1 32B	deepseek-r1:32b	20 ГБ	Qwen	Видеокарта 24 ГБ (RTX 3090 / 4090)
R1 70B	deepseek-r1:70b	43 ГБ	Llama	Две видеокарты по 24 ГБ или Mac с большой памятью
R1 671B	deepseek-r1:671b	404 ГБ	полная модель	Серверы

Размер — это только веса. Сверху нужна память под контекст, поэтому на 8 ГБ спокойно работает версия 8B, а 14B — уже впритык. Подробный расчёт — в статье «Сколько видеопамяти нужно для LLM».

DeepSeek V4 Flash — новая модель на 284 млрд параметров с лицензией MIT. По данным LM Studio, для локального запуска нужно не меньше 156 ГБ памяти. В Ollama более новая V4.1 Flash доступна как облачная модель (deepseek-v4.1-flash:cloud) — это уже не локальный запуск.

Как запустить DeepSeek через Ollama

1. Установите Ollama с ollama.com/download — есть версии для Windows, macOS и Linux.
2. Откройте терминал и выполните:

ollama run deepseek-r1:8b

1. Ollama скачает модель (5,2 ГБ) и откроет чат прямо в терминале. Пишите вопрос — модель сначала покажет ход рассуждений, потом ответ.

Для длинных документов увеличьте контекст: по умолчанию в Ollama он 4096 токенов. Как это сделать, подключить модель к своим программам и открыть доступ из сети — в полном руководстве по Ollama.

Как запустить DeepSeek через LM Studio

1. Установите LM Studio.
2. Во вкладке Discover найдите deepseek-r1 и выберите версию под свою видеокарту, вариант Q4 или выше.
3. Загрузите модель во вкладке чата и пишите.

В LM Studio удобнее выбирать варианты и настраивать память, есть чат с документами и русский интерфейс. Подробно — в руководстве по LM Studio. Если не можете выбрать между программами — см. «Ollama или LM Studio».

DeepSeek на русском

Задавать вопросы можно по-русски. Но у маленьких дистиллированных версий качество ответов на русском обычно ниже, чем у облачной DeepSeek, а ход рассуждений модель может вести на английском. Если для вас важен русский язык, сравните DeepSeek-R1 с моделями, у которых русский заявлен разработчиками, — подборка в статье «Модели для Ollama и LM Studio».

Что выбрать

• Нужно просто пользоваться и данные не секретные — веб-чат chat.deepseek.com.
• Нужен агент для файлов и кода — DeepSeek Harness с API-ключом DeepSeek или с локальной моделью.
• Данные не должны уходить с компьютера — локальный DeepSeek-R1 через Ollama или LM Studio: 8B на 8 ГБ, 14B на 12 ГБ, 32B на 24 ГБ.

Если модель нужна компании

Дистиллированная модель на рабочем компьютере подходит для экспериментов. Для компании нужна модель, которой хватит качества на реальные задачи, сервер под нагрузку и закрытый контур для данных. В ITOQ мы разворачивали такую платформу для финтех-компании: приватная Llama 3.3 на двух видеокартах, 187 токенов в секунду, окупаемость 4–5 месяцев по сравнению с облачным API (кейс).

Вопросы и ответы

Можно ли скачать DeepSeek на компьютер бесплатно? Да. Уменьшенные версии DeepSeek-R1 бесплатно скачиваются через Ollama или LM Studio и работают без интернета, лицензия MIT. Веб-чат DeepSeek работает в браузере без установки.

Есть ли у DeepSeek приложение для Windows? Официально — DeepSeek Harness: это агент для файлов и кода, а не простой чат, и по умолчанию он работает через платный API. Для обычного чата на компьютере используют веб-версию chat.deepseek.com.

Какую версию DeepSeek поставить на видеокарту 8 ГБ? deepseek-r1:8b (5,2 ГБ) — останется запас памяти под контекст. На 12 ГБ — deepseek-r1:14b, на 24 ГБ — deepseek-r1:32b.

Это полноценный DeepSeek? Нет. Версии от 1.5B до 70B — это модели Qwen и Llama, обученные на рассуждениях DeepSeek-R1. Полная модель весит 404 ГБ, а новая DeepSeek V4 Flash требует от 156 ГБ памяти — это серверный уровень.

Безопасно ли отправлять в DeepSeek рабочие документы? В облачную версию — с осторожностью: по политике конфиденциальности данные хранятся в КНР. Локальная модель через Ollama или LM Studio работает на вашем компьютере, и данные никуда не уходят.

Источники

• Сайт DeepSeek и страница загрузок: https://www.deepseek.com/en/download/
• DeepSeek Harness: https://www.deepseek.com/en/harness/ , код — https://github.com/deepseek-ai/deepseek-harness
• Harness, быстрый старт: https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/quickstart
• Harness, настройка моделей и свой сервер: https://deepseek-harness.github.io/deepseek-harness/en/guide/providers
• Политика конфиденциальности DeepSeek: https://cdn.deepseek.com/policies/en-US/deepseek-privacy-policy.html
• DeepSeek-R1 в Ollama: https://ollama.com/library/deepseek-r1
• DeepSeek-V4.1-Flash в Ollama: https://ollama.com/library/deepseek-v4.1-flash
• DeepSeek V4 Flash в LM Studio (блог, 02.08.2026): https://lmstudio.ai/blog/deepseek-v4-flash
• Ollama FAQ (контекст по умолчанию): https://docs.ollama.com/faq