1. 安装LM Studio

LM Studio 官网: LM Studio - Discover, download, and run local LLMs

选择对应平台进行下载，安装过程十分简单，无需介绍。

2. 下载DeepSeek-R1 模型

打开LM Studio, 可以更改某些设置

更改语言: 右下角齿轮 - Language, 选择对应语言, 默认英文版，中文汉化据说不太理想，英文版用着也不碍事。

勾选代理: 右下角齿轮 – General - Use LM Studio's Hugging Face Proxy, 不勾选的情况下，可以搜索到的模型都是官方提供的，选择较少。

搜索并下载模型

右侧点击放大镜(Discover), 在搜索栏中输入 DeepSeek R1, 如果没有勾选代理，将不会出现黄色图标的模型选项。

根据个人的电脑硬件配置选择不同的模型, 模型后面的参数 如7B，8B，代表模型的完整度，数字越大，需求的硬件配置越高，其中671b为完整模型，一般个人无法支持使用，其他的都是蒸馏模型，它们的区别主要体现在参数规模、模型容量、性能表现、准确性、训练成本、推理成本和不同使用场景，越好的模型参数规模、模型容量、准确性会越好，但是推理的时间将会增加，依照个人选择。

Download处的大小代表模型文件大小，这里推荐没有独显的用户选择1.5B模型，配置较低的用户尽量选择7B 或者 8B模型下载。

下载完成后， 在上面选择对应的模型

在选择模型的时候可以更改运行参数

根据自身配置调整 上下文长度，GPU 和CPU的使用, 将GPU 设为0将会使用纯CPU进行推理，推理速度会降低很多。

3. 测试使用

这里对下载的两个模型 1.5B 和 8B模型进行提问，配置的上下文、GPU、和CPU差不多，测试一下深度思考和推理速度。

1.5B 测试结果

8B测试结果

可以看到，两个模型对于同一问题处理速度有较为明显的差距(框框内的 seconds 为深度思考用时)，建议下载不同的模型都进行一下测试，选择较优的模型使用。

4. 总结

1. DeepSeek官方使用: 推理速度快，可联网，推理的结果优质。在较多用户的情况下，会出现服务器繁忙。
2. API 调用: 能够正常使用，在平常的时候很少出现无法推理的情况，缺点是无法联网，与官方推理出的结果有差距，有Token限制
3. 本地部署: 能够正常使用，取决于配置，解决了无法使用的情况但是一般用户推理速度会很慢。

建议: 在官网能用的情况下用官网，然后再尝试使用API 调用 和 本地部署

tips: 前面一篇文章记录了 云平台API 调用的过程，有需要的小伙伴可以去看一下。

快速调用DeepSeek API: 硅基流动 X 华为云 X ChatBox(2025/2/5)

也整合了一下做成了一个PDF文件:

DeepSeek 非官网使用方法(API调用 及 本地部署)