DeepSeek System Requirements for Web, App and Local Use

“我的笔记本电脑能运行DeepSeek吗？”这个问题是错误的，因为使用DeepSeek有五种不同的方式，每种方式都有自己的答案。您需要的DeepSeek系统要求完全取决于您是在浏览器中打开chat.deepseek.com、安装移动应用、从服务器调用API、在Ollama上运行R1蒸馏，还是在GPU集群上自行托管完整的DeepSeek-V4权重。网页和移动客户端对硬件的要求非常低。自行托管V4-Pro需要数百GB的GPU内存。本指南根据2026年4月24日官方V4版本和当前社区部署，为您提供了每种路径的规格。

使用DeepSeek的五种方法——以及每种方法所需的条件

在列出规格之前，请决定您实际需要哪种表面。从最轻到最重的选项，硬件费用大约增加四个数量级。

前三种路径将计算任务卸载到DeepSeek的基础设施上。只有最后两种在硬件意义上是真正的“系统要求”问题。以下我们将涵盖所有五种路径。

网络聊天系统要求

网页客户端位于 chat.deepseek.com 是一个轻量级浏览器应用。自2026年4月24日起，模型——DeepSeek-V4——在DeepSeek的服务器上运行，而不是在您的服务器上。

浏览器

• Chrome、Edge、Firefox、Safari或Brave — 当前主要版本
• 启用JavaScript，启用cookies（登录使用会话cookies）
• 稳定的互联网连接（几百kbps的带宽足以进行文本操作）

操作系统

• Windows 10/11、macOS 12或更高版本、任何现代Linux发行版、ChromeOS
• 无GPU，无最低RAM要求，超出浏览器已消耗的最低RAM即可

网页界面上的DeepThink切换现在将V4在非思考模式和思考模式之间切换，而不是交换模型，因此您不需要不同的“模型”设置来访问推理。要深入了解界面，请参阅我们的 DeepSeek chat guide.

移动应用系统要求

官方的iOS和Android应用也是轻客户端。任何过去四五年内发布的手机都能运行它们。

如果您正在检查是否拥有正版应用而非克隆版，请参阅我们的 guide to verifying the official DeepSeek app 对发布者字段的说明。

API系统要求

DeepSeek API与OpenAI兼容（现在在相同的基URL下也兼容Anthropic）。聊天请求会触达 POST /chat/completions，与 OpenAI 兼容的端点。该 API 通过 HTTPS 进行 stateless ——您的客户端必须在每次请求中重新发送会话历史。这与维护在服务器端会话历史的Web应用相反。

调用API的系统要求微不足道：任何能够运行Python 3.8+或Node.js 18+并能达到 https://api.deepseek.com 。使用 OpenAI SDK 的最小 Python 示例：

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.deepseek.com",
    api_key="YOUR_KEY",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-v4-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
    temperature=1.3,
    max_tokens=512,
)
print(resp.choices[0].message.content)

当前模型 ID 为 deepseek-v4-pro (1.6T total / 49B active parameters, frontier tier) and deepseek-v4-flash （284B / 13B活跃，成本效益层）。两者都是MIT许可下的开放权重专家混合模型。两者都支持100万个token的上下文窗口，输出最多384,000个token，并且两者都将思考模式作为请求参数暴露（reasoning_effort="high" with extra_body={"thinking": {"type": "enabled"}}, or reasoning_effort="max"而不是作为单独的模型ID。然后响应返回 reasoning_content alongside the final content.

有用的API参数了解： temperature （DeepSeek建议代码/数学为0.0，数据分析为1.0，通用聊天为1.3，创意写作为1.5））。 top_p, max_tokens, reasoning_effort，以及JSON模式、工具调用、流式传输、上下文缓存、FIM完成（Beta — 需要 thinking: {"type": "disabled"}）和聊天前缀完成（Beta）。

如果您使用旧ID维护较旧的集成 deepseek-chat or deepseek-reasoner，两者目前都路由到 deepseek-v4-flash ，并将于 2026-07-24 at 15:59 UTC退役。迁移只需一行代码更改到 model= field; base_url 保持不变。有关详细的迁移步骤，请参阅我们的 DeepSeek API documentation.

本地部署：Ollama上的精炼R1模型

如果您想在自有的硬件上运行模型，一个现实的起点是DeepSeek-R1的蒸馏检查点之一——这些较小的密集模型经过训练以模仿R1的推理能力。蒸馏版本有7B、14B、32B和70B大小，所有版本均受MIT许可保护，且可通过Ollama命令一键安装。

精炼大小对应的VRAM需求（Q4量化）

上面的数字是从独立社区测试中汇总的。32B蒸馏版本在Q4_K_M上使用大约20 GB VRAM——适合配备约4 GB KV缓存空间的RTX 3090或RTX 4090，在3090上大约每秒处理28-35个token，在4090上大约每秒处理38-45个token。70B蒸馏版本在Q4上需要大约40 GB，超出了任何单个消费级GPU的能力，因此选项包括使用约1700美元的双RTX 3090，大约每秒处理12-15个token。

对于苹果硅芯片，统一内存是关键：GPU共享系统RAM池，因此配备64 GB或128 GB RAM的M3 Max或M4 Max可以加载通常会导致普通游戏PC崩溃的模型，但吞吐量较低。推理速度比4090慢得多，但容量优势是真实的。请参阅我们的 DeepSeek on Mac 具体说明指南。

最小CPU和RAM要求

• 现代x86-64 CPU（英特尔第10代/AMD Ryzen 3000或更高版本）或苹果硅
• 16 GB系统内存是实际最低要求；超过7B后建议32 GB
• NVMe SSD，预留50–200 GB空间用于模型权重和KV缓存临时文件
• Linux、Windows 10/11带WSL2或macOS 13+

最快路径是Ollama。安装后，只需一行命令即可拉取并运行模型：

ollama run deepseek-r1:32b

包括GPU卸载和Open-WebUI的逐步设置，在我们的教程中。 running DeepSeek on Ollama 对于跨操作系统的完整安装说明，请参阅 install DeepSeek locally.

本地部署：完整的DeepSeek-V4权重

这是高端产品。V4提供两个开放级别的版本，大小差异比任何其他规格都重要。

DeepSeek-V4-Flash

V4-Flash在FP4+FP8混合精度下的大约大小为158 GB。它可以安装在单个H200（141 GB HBM3e）或2× A100 80 GB上。使用INT4量化，它可能适合安装在4× RTX 4090上，但会牺牲一些质量。Lushbinary的自托管指南报告称，158 GB的检查点可以安装在单个H200或2× A100 80 GB上，而1M-token任务的基准测试通常至少需要四个A100 80 GB GPU或多节点配置，以便KV缓存可以安装。

V4-Flash生产服务的合理最低要求：

• 1× NVIDIA H200 141 GB or 2× A100/H100 80 GB
• 500 GB+ NVMe用于检查点和运行时文件
• vLLM 0.7+ 或 SGLang 用于推理；vLLM 默认暴露一个兼容 OpenAI 的 API
• CUDA 12.4+，已配置 NCCL 以支持多 GPU，使用最新的 NVIDIA 驱动程序
• Linux（Ubuntu 22.04 LTS 是最常用的目标）

DeepSeek-V4-Pro

V4-Pro的硬件要求大约为862 GB的GPU内存，在FP4+FP8混合精度指令检查点下。这使得Pro版本对几乎所有人来说都难以触及，除非是拥有多节点H100/H200舰队的实验室，或者AWS p5/p5e等价的实例。p5.48xlarge按需运行费用大约为98美元/小时，使用预留实例时，费用降至大约1400美元/天；与API相比，盈亏平衡点大约在每天2000万个token以上，或者当数据主权使得API成为非选项时，会提前到来。

BF16/全精度是一个不同的问题

如果您打算以全精度运行模型，而不是使用DeepSeek的原生FP4+FP8混合模式，请准备大量内存。对于所有专家都驻留的全精度，请准备16-24倍的80 GB GPU（H100或A100）以保留KV缓存、激活缓冲区和真实批处理大小的空间。对于大多数团队来说，这是停止并计算API价格的时刻。我们的 DeepSeek API pricing 页面展示了每个 token 的速率。

工作示例：API与自托管盈亏平衡点

以下是一个工作示例 deepseek-v4-flash 在每天100万次调用的情况下，使用2000个token的缓存系统提示、200个token的用户信息和300个token的响应：

在相同的工作负载下 deepseek-v4-pro 费率（2026-05-31前的75%促销期间：$0.003625缓存命中 / $0.435未命中 / $0.87输出；列表价$0.0145 / $1.74 / $3.48）总计每天$1,421.00。请注意，即使是“缓存”的工作负载仍然需要为每个新的用户信息支付未缓存的未命中率——上下文缓存是一种前缀优化，并非免费通行证。

要查看按层级详细分解，请参阅我们的 DeepSeek API pricing 参考，或在 DeepSeek pricing calculator.

根据用户档案推荐

• 休闲用户/研究人员中运行您的数字 网站或应用。无需硬件投资。对于更难的问题，请开启 DeepThink。
• 独立开发者。 API。5美元的预付费覆盖了V4-Flash数周的测试。无需照看GPU。
• 对隐私敏感的独立开发者。 在单个RTX 4090上运行的R1-Distill-Qwen-32B或通过Ollama使用3090。良好的推理，完全离线，按token计费。
• 小型团队，受监管的行业。 在单个H200（或2× A100 80 GB）上运行vLLM的V4-Flash。实际的前期成本，但您拥有整个系统。
• 前沿级别的生产。 在您的日量足以证明多节点集群的必要性之前，继续使用V4-Pro的API。

关于选择托管和本地部署的更深入指导，请参阅我们的 DeepSeek free vs paid 对比以及更广泛的 DeepSeek beginner guides hub.

DeepSeek AI Guide is an independent resource and is not affiliated with DeepSeek or its parent company. Model IDs, pricing and API behaviour change; check the official DeepSeek documentation and pricing page before committing to a production decision.