​​Deepseek软件之所以体积小巧，得益于其精简的安装包设计、高效的压缩算法、优化的代码架构以及去冗余功能模块，使其在不影响性能的情况下显著降低资源占用，尤其适配移动端设备。​​

Deepseek采用先进的无损压缩技术整合核心组件，通过智能过滤非必要文件，在保证基础功能完整性的前提下压缩安装包至极小体积，例如其Linux版本安装包仅32KB。其核心算法经过高度模块化重构，避免了传统深度学习模型对庞大数据集和预训练文件的依赖，转而以轻量级运算框架实现高效检索功能。该软件刻意规避冗余性设计，如移除非关键性的图形界面组件和第三方扩展包，仅保留精准搜索和数据处理的核心逻辑层，使得运行时内存占用较同类产品降低80%以上。针对移动互联网需求，Deepseek特别开发离线分块加载机制，在首次安装时仅传输必需代码模块，后续功能通过云端按需更新获取，既压缩初始包体又保障系统持续优化。这种轻量化策略不仅提升下载效率与安装便捷性，更解决了老旧设备运行大型AI程序的性能瓶颈问题，其跨平台兼容性使Windows/macOS/Android用户均能流畅使用。