Главная/ИИ/DeepSeek

Установка DeepSeek на компьютер и свой сервер

Установка DeepSeek у себя почти всегда означает дистиллированную версию R1 на 1,5-70 млрд параметров: она ставится через Ollama одной командой и работает на ПК или сервере с картой. Полные модели DeepSeek V4 открыты под лицензией MIT, но даже младшая весит 284 млрд параметров и требует нескольких серверных GPU.

4 мин чтенияДанные проверены 16 октября 2026

Ответ за 30 секунд

На домашнем ПК с картой 8-12 ГБ запускают DeepSeek-R1 8B или 14B. Версия 32B просит около 20 ГБ, 70B уже 43 ГБ. Полная V4 у себя имеет смысл только с кластером GPU, в остальных случаях её берут по API.

Версии R1 на 14-32 млрд параметров помещаются на одну карту, облачный GPU-сервер запускается за 1-2 минуты.

Сколько памяти нужно DeepSeek: дистилляты и MoE

01 · 1 мин

Какие версии DeepSeek можно поставить у себя#

Под названием DeepSeek ходят модели очень разного размера. Дистилляты R1 это небольшие модели Qwen и Llama, дообученные на рассуждениях большой R1: они думают похожим образом, но знают меньше. Серия V4 вышла в 2026 году и построена на смеси экспертов (MoE).

МодельПараметрыКонтекстФайл в Ollama
DeepSeek-R1 1,5B / 7B / 8B1,5-8 млрд128K1,1-5,2 ГБ
DeepSeek-R1 14B / 32B14 и 32 млрд128K9 и 20 ГБ
DeepSeek-R1 70B70 млрд (основа Llama 3.3)128K43 ГБ
DeepSeek-R1 671B671 млрд, MoE160K404 ГБ
DeepSeek-V4-Flash284 млрд, активны 13 млрд1Mтолько облако Ollama
DeepSeek-V4-Pro1,6 трлн, активны 49 млрд1Mтолько облако Ollama

Тег deepseek-r1 без уточнения в Ollama скачивает 8B на основе Qwen3 из обновления 0528.

Инструмент · 1 мин

Сколько памяти нужно DeepSeek: дистилляты и MoE#

У дистиллятов всё просто: память примерно равна размеру файла плюс кэш контекста. С MoE-моделями путаются чаще. На каждый токен V4-Flash задействует 13 млрд параметров, поэтому отвечает быстро, но держать в памяти приходится все 284 млрд: эксперт может понадобиться на любом следующем слове.

Отсюда правило: скорость MoE считают по активным параметрам, а память по полному размеру. Калькулятор ниже так и работает. Общая логика выбора между процессором и картой описана в разделе сервер под ИИ.

Сколько памяти нужно DeepSeek

Выберите версию: у MoE-модели считается полный размер, а не активные параметры

Модель
Квантование
Контекст

03 · 1 мин

Установка DeepSeek-R1 через Ollama на ПК и сервер#

  1. Поставьте Ollama: на Linux скриптом curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh, на Windows и macOS установщиком с сайта.
  2. Запустите модель по размеру памяти: ollama run deepseek-r1:8b для карты на 8 ГБ, deepseek-r1:14b для 12 ГБ, deepseek-r1:32b для 24 ГБ.
  3. Подключите интерфейс, если терминала мало: Open WebUI даст чат в браузере для нескольких человек.

В Docker команда та же, только внутри контейнера: docker exec -it ollama ollama run deepseek-r1:14b. Модель потом доступна по API на порту 11434 для ботов и n8n. Дистилляты лежат на Hugging Face в обычном формате, поэтому их можно отдать и через vLLM, когда запросов много.

04 · 1 мин

Полная DeepSeek V4 на своём железе: когда это оправдано#

Веса V4-Flash, V4-Pro и вышедшей в сентябре 2026 года V4.1-Flash опубликованы под MIT: их можно ставить у себя и использовать в коммерческих продуктах. Модельная карточка отсылает к своей папке inference с инструкцией по конвертации весов и запуску.

Даже в сжатии 284 млрд параметров не помещаются в одну H200 на 141 ГБ, а V4-Pro на 1,6 трлн требует нескольких серверов. Такая установка нужна, когда данные нельзя отдавать наружу совсем, а нагрузка достаточно велика, чтобы окупить парк карт.

«DeepSeek на ПК» из роликов это дистиллят

Модель на 8 или 14 млрд параметров отвечает в манере R1, но знаний и точности полной DeepSeek у неё нет. Сравнивайте ответы на своих задачах, прежде чем строить на ней сервис.

05 · 1 мин

DeepSeek по API в рублях вместо своего сервера#

Если нужна именно большая модель, а не эксперимент, её дешевле брать по API. Платформа AI-агентов Таймвеб Клауд на 14 октября 2026 предлагает модели DeepSeek и Qwen наряду с GPT, Claude и YandexGPT, а AI Gateway даёт OpenAI-совместимый API к современным моделям с оплатой в рублях за токены.

Для своего сервера с картой Таймвеб Клауд не публикует цены карт: стоимость по запросу, минимальный аванс от 5 000 ₽, списания почасовые. Подбор карты под размер модели: аренда видеокарты.

06 · 1 мин

Вопросы об установке DeepSeek#

Как развернуть DeepSeek локально на своём ПК?

Поставить Ollama и выполнить ollama run deepseek-r1:8b. Для карты на 12 ГБ подойдёт 14b, для 24 ГБ версия 32b. Без видеокарты 8B работает на процессоре, но медленно.

Можно ли запустить DeepSeek R1 671B на одном сервере?

Файл в Ollama весит 404 ГБ в сжатии. Нужен сервер с несколькими картами по 80-141 ГБ или очень много оперативной памяти с медленными ответами.

Разрешено ли использовать DeepSeek в коммерческом проекте?

Веса R1 и V4 выпущены под MIT. Дистилляты на основе Llama дополнительно подчиняются лицензии Llama 3.1 или 3.3, на основе Qwen 2.5 лицензии Apache 2.0.

Как запустить DeepSeek в Docker?

Через контейнер движка: ollama/ollama для моделей из каталога Ollama или vllm/vllm-openai для весов с Hugging Face. Модель указывают при запуске, том с весами подключают отдельно.

Почему этому можно верить

Как мы проверяли

Цены с сайта провайдераСняты вручную, у каждой цены указана дата проверки.
Всё можно повторитьКоманды и расчёты описаны так, что их повторит любой читатель.
Независимый справочникНе связан с разработчиками приложений и провайдерами и пишет о минусах тоже.

Источники цифр на этой странице: VPS и VDS серверы Таймвеб Клауд, timeweb.cloud/services/vds-vps, проверено 14 октября 2026; AI Gateway Таймвеб Клауд, timeweb.cloud/services/ai-gateway, проверено 14 октября 2026; Серверы с GPU Таймвеб Клауд, timeweb.cloud/services/gpu, проверено 14 октября 2026; Каталог моделей Ollama: размеры файлов и контекст, ollama.com/library, проверено 14 октября 2026; Модельная карточка DeepSeek-V4-Pro: параметры серии V4, контекст, лицензия MIT, huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, проверено 14 октября 2026; Модельная карточка DeepSeek-V4.1-Flash, huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash, проверено 14 октября 2026; Ollama: модель deepseek-r1, размеры и лицензии дистиллятов, ollama.com/library/deepseek-r1, проверено 14 октября 2026; Ollama: облачная модель deepseek-v4-pro, ollama.com/library/deepseek-v4-pro, проверено 14 октября 2026.

SBРедакция SelfBase · обновлено 16 октября 2026

Возьмите сервер с видеокартой под модель

Облачный GPU-сервер запускается за 1-2 минуты, оплата почасовая.

  • RTX 4090, A5000, A6000, A100, H100
  • От 1 до 4 карт на сервер
  • Почасовая оплата
  • Дата-центры уровня Tier III
Память

Что посмотреть дальше

ИИ-агент на DeepSeekАгент без своего сервера QwenСоседнее семейство моделей OllamaЗапуск моделей одной командой Сервер под LLMКарты и память