DeepSeek本地部署实测：Ollama与Cherry Studio对比指南

谈到DeepSeek本地部署，核心分两步：先用Ollama完成基础安装与模型拉取，再借助Cherry Studio配置图形对话界面。下面直接进入实操环节。

第一步：安装Ollama 奠定运行环境

首先访问Ollama官方网站（ollama.com）。该工具完全开源，需确保系统为Windows 10及以上版本。直接点击“Download”下载安装包。

下载完成后，右键安装包并选择“以管理员身份运行”。随后跟随安装向导，逐次点击“安装”直至完成。

安装完成后，启动命令提示符（cmd），输入 ollama 后回车。若终端出现Ollama的命令行信息，即表示安装成功。若无响应，需手动添加环境变量，但通常不会遇到此问题。

第二步：拉取DeepSeek-R1 模型文件

返回Ollama官网首页，找到DeepSeek-R1。点击进入后，可见多个版本选项——版本号越高，模型参数量越大，本地部署后的生成质量越好，但运行速度更慢且硬件需求更高。普通配置推荐使用8b版本；若机器性能强劲，可直接选用更高参数版本。

选定版本后，复制对应的命令，粘贴到cmd中执行。例如：ollama run deepseek-r1:8b。等待网络下载与自动部署，当终端输出“success”时，模型即部署完成。

至此，在命令行中输入ollama run deepseek-r1:8b即可开始对话——但仅显示黑底白字的终端界面，交互体验较为简陋。

第三步：借助Cherry Studio打造图形化交互界面

为获得更直观的交互体验，需引入第三方前端工具。推荐Cherry Studio，访问其官网cherry-ai.com，直接下载安装包。

安装完成后，进入设置页面。找到Ollama选项，先启用，再点击“管理”，将已下载的模型版本添加至列表中。

最后，点击Cherry Studio的“对话”按钮，在顶部下拉菜单中选择刚添加的模型，即可在对话框内与DeepSeek-R1进行交互。

本地部署完成！

以上是从Ollama到Cherry Studio的完整部署流程。操作步骤并不复杂，关键在于网络稳定与硬件配置达标。若仅作快速体验，选择轻量版本运行即可。