DeepSeek电脑版提供便捷的网页端与本地化部署（如Ollama、Python/Hugging Face）两种下载安装方式，本地部署需基础配置并可通过Web UI操作，适合追求稳定高效体验的用户。
DeepSeek支持网页直接使用，访问官方网址https://chat.deepseek.com/ 即可访问云端服务，无需下载安装，但本地部署可通过多种方式实现。Windows用户可通过Ollama快速安装，需先下载Ollama安装包，安装后启动服务并输入“ollama run deepseek-r1”下载7B基础模型（若需14B参数模型则指定版本号），该方式无需配置环境变量，且通过“ollama web”命令可启动本地Web UI实现图形化交互。Ollama对硬件配置要求较低，8GB内存与基础CPU即可运行入门版模型，但需注意关闭后台占用网络资源的程序以确保下载流畅。
对于技术用户，可通过Python结合Hugging Face或Docker进行本地化部署。使用Hugging Face时需提前安装Python 3.10+与Git，通过pip安装llama.cpp并下载对应模型文件（如.deepseek-r1.q4_k_m.gguf），按modelfile配置后使用“ollama create”命令载入；Docker部署则需编写docker-compose.yml文件并映射端口，适合熟悉容器化操作的用户。llama.cpp专为CPU优化，支持低配设备离线运行但推理速度较慢，适合对隐私敏感且无GPU的环境。
本地部署需注意硬件兼容性与网络稳定性。Windows用户建议配合WSL2使用Linux环境，Linux需x86_64或arm64架构，MacOS建议Apple Silicon芯片以发挥性能。若采用非Ollama方案，需确保Python环境配置完整，避免因依赖冲突导致安装失败；首次下载大模型文件时建议选择夜间网络空闲时段，并关闭其他下载任务。内存建议16GB以上可显著提升运行稳定性，存储空间需预留20GB以上以容纳模型文件及日志数据。
完成安装后，用户可通过终端命令“ollama run deepseek-r1”启动会话，或在Web UI中交互；移动端亦可下载iOS/Android客户端实现多终端同步使用。建议定期检查软件更新以获取优化补丁，并通过标签分类会话记录提高检索效率。网页端无需安装可直接使用，但本地部署能更好保护隐私且支持离线操作，用户可根据需求选择部署方式。