很多介绍DeepSeek+Word，都是通过API key的方式，实现了DeepSeek与Word的有机结合，但是DeepSeek由于近期服务器压力较大，暂时停止了API key的注册服务，那么我们可以采用本地部署的方式实现，下面给出详细步骤。

1.本地部署DeepSeek-R1模型

访问ollama官网，点击download。

根据电脑系统选择相应的版本。点击下载。
双击文件点击安装。

等待安装完成后，按win+r键，输入cmd调出命令行窗口。输入“ollama --version”，回车后出现程序版本号表示安装成功。

我们选择推理能力更强的deepseek-r1模型进行本地部署。小编的电脑显存为4G，因此选择最小的1.5b模型进行部署，如果显存更大的话，可以选择更大的模型。
在命令行窗口中输入：ollama run deepseek-r1:1.5b
此时会自动下载模型，下载成功后提示success。可以与模型对话试试，如下：

到这里就完成了deepseek-r1模型的本地部署。

2.嵌入Word开发工具

2.1 开发者工具的配置

新建一个Word文档，点击 文件 -> 选项 -> 自定义功能区，勾选“开发者工具”。

点击 信任中心 -> 信任中心设置，选择“启用所有宏”。


接下来点击确定，我们发现选项卡中出现了“开发者工具”，点击开发者工具，点击Visual Basic，将会弹出一个窗口。

2.2 复制代码

我们点击新窗口中的插入，点击模块。将下面代码复制到编辑区域。

Function CallDeepSeekAPI(api_key As String, inputText As String) As String
    Dim API As String
    Dim SendTxt As String
    Dim Http As Object
    Dim status_code As Integer
    Dim response As String           
    '本地部署的大模型API地址
    API = "http://localhost:11434/api/chat"    
    ' 修改请求体为与本地大模型相匹配的格式
    SendTxt = "{""model"": ""deepseek-r1:1.5b"", ""messages"": [{""role"":""user"", ""content"":""" & inputText & """}], ""stream"": false}"           
    Set Http = CreateObject("MSXML2.XMLHTTP")
    With Http
        .Open "POST", API, False
        .setRequestHeader "Content-Type", "application/json"
        .setRequestHeader "Authorization", "Bearer " & api_key
        .send SendTxt
        status_code = .Status
        response = .responseText
    End With           
   
    If status_code = 200 Then
        CallDeepSeekAPI = response
    Else
        CallDeepSeekAPI = "Error: " & status_code & " - " & response
    End If
           
    Set Http = Nothing
End Function
           
Sub DeepSeekV3()
    Dim api_key As String
    Dim inputText As String
    Dim response As String
    Dim regex As Object
    Dim matches As Object
    Dim originalSelection As Object
           
    api_key = "pass"
    If api_key = "" Then
        MsgBox "Please enter the API key."
        Exit Sub
    ElseIf Selection.Type <> wdSelectionNormal Then
        MsgBox "Please select text."
        Exit Sub
    End If           
    ' 保存原始选中的文本
    Set originalSelection = Selection.Range.Duplicate
           
    inputText = Replace(Replace(Replace(Replace(Replace(Selection.Text, "\", "\\"), vbCrLf, ""), vbCr, ""), vbLf, ""), Chr(34), "\""")
    response = CallDeepSeekAPI(api_key, inputText)
           
    If Left(response, 5) <> "Error" Then
        Set regex = CreateObject("VBScript.RegExp")               
        With regex
            .Global = True
            .MultiLine = True
            .Pattern = """content"":\s*""([\s\S]*?)"""  ' 更稳健的提取逻辑
        End With
        If regex.Test(response) Then
            response = regex.Execute(response)(0).SubMatches(0)
            '
            response = Replace(response, "\u003c", "<")
            response = Replace(response, "\u003e", ">")            
            With regex
                .Global = True
                .MultiLine = True
                .IgnoreCase = True
                .Pattern = "[\s\S]*?"
            End With
            response = regex.Replace(response, "")
               '
            response = Replace(response, "\n", vbCrLf)
                        
            With regex
                .Global = True
                .Pattern = "(#+\s*|\*\*|__|`|\*{1,2}|_{1,2}|~~|^>\s)"
                response = .Replace(response, "")
            End With
            response = regex.Replace(response, "")             
            Selection.Collapse Direction:=wdCollapseEnd           
            ' 将内容插入到选中文字的下一行
            Selection.TypeParagraph '
            Selection.TypeText Text:=response           
            ' 将光标移回原来选中文本的末尾
            originalSelection.Select
        Else
            MsgBox "Failed to parse API response.", vbExclamation
        End If
    Else
        MsgBox response, vbCritical
    End If
End Sub

完成后，可直接关闭弹窗。

2.3 添加新组

点击 文件 -> 选项 -> 自定义功能区，右键开发工具，点击添加新组。
在添加的新建组点击右键，点击重命名。将其命名为DeepSeek，并选择心仪的图标，最后点击确定。

首先选择DeepSeek（自定义），选择左侧的命令为“宏”，找到我们添加的DeepSeekV3，选中后点击添加。

最后点击确定。
至此，Word成功接入DeepSeek大模型。

2.4效果测试

选中文字，点击生成，就可以直接将选中的文本发送给大模型，大模型将会按照你选中的文本，做出响应。