本地跑一个：Ollama + 开源权重
断网也能用、数据不出门、一分钱不花——把 AI 请回家
到目前为止，你用的一直是「别人家的水」——不管网页版还是 API，你的每句话都要跑一趟 DeepSeek 的服务器。
但还记得 d0.1 说的吗？DeepSeek 是 MIT 开源的——菜谱是公开的。这意味着一件很酷的事：你可以把一个 AI 装进自己的电脑。断网能用、聊的内容不出家门、聊多久都不要钱。这一节就干这个。
先泼冷水：你家跑不动「本尊」，但能请到「徒弟」
真正的 V4 本尊是数据中心级的庞然大物，家用电脑伺候不起——就像名厨食堂的主厨，你请不回家。
但你请得起主厨的徒弟：社区把大模型的本事「蒸馏」进小模型，再用「量化」手段压缩体积。手艺是真传的，功力按你家厨房的大小（显存）挑：厨房小请个机灵学徒，厨房大请个大师兄。
先把期望校准：徒弟不如本尊聪明，日常难题该问云端还是问云端。那本地版图什么？四件事：
- 隐私：合同、病历、日记这类不想给任何云端的材料，只有本地敢喂；
- 断网可用：飞机上、无网环境照常干活；
- 零成本管够：随便造，跑一万次也不花一分钱——拿来做实验最合适；
- 祛魅：亲手跑过一个模型，你对 AI 的理解会上一个台阶。
实操：三步把徒弟请回家
第一步：装 Ollama。它是本地跑模型的「管家软件」，去 ollama.com 下载安装，Windows / Mac 都有。
第二步：挑一个模型。去 Ollama 官网的模型库搜 deepseek，会看到一排版本，名字里的 7b、8b、14b 就是徒弟的功力（参数量）。经验法则：
| 你的显存 | 建议挑 |
|---|---|
| 8GB 上下 | 7b / 8b 级 |
| 16GB 上下 | 14b 级 |
| 更小 / 不确定 | 把电脑配置发给 DeepSeek，让它替你选 |
没错，最后一行还是甲方姿势：「我的电脑是【型号/内存/显卡】，想用 Ollama 本地跑一个 DeepSeek 系的模型，帮我选个合适的版本，给出要执行的命令。」
第三步：跑起来。打开终端（不熟终端？让 DeepSeek 教你打开），输入 ollama run 加上模型名，第一次会先下载模型（几个 GB，耐心），然后——你就在命令行里和一个住在你电脑里的 AI 聊上了。试试拔掉网线再问它一句。
彩蛋：给徒弟也配上图形界面
命令行聊天糙了点？还记得 d3.3 的万能三件套吗——Ollama 在本地也开了一个 OpenAI 兼容接口。打开 Cherry Studio，在模型服务里添加 Ollama（地址是本机 localhost，不用 Key），你的本地小模型就住进了和云端 V4 同一个客户端。一边是免费的家养徒弟，一边是按量计费的云端主厨，随手切换着用。
- 警惕「笔记本轻松跑满血 DeepSeek」的标题党——满血版要数据中心级硬件，这类文章不是蹭流量就是拿蒸馏版偷换概念。现在你懂行了；
- 小模型幻觉更多。功力浅的徒弟更爱不懂装懂，d1.4 的防幻觉三板斧在本地要抓得更紧，重要事实一律云端复核；
- 下载和磁盘：模型动辄几个 GB，流量套餐和硬盘空间先看一眼；跑的时候风扇起飞是正常的。
- 本尊请不动，徒弟请得起：蒸馏+量化小模型，显存多大请多大
- 本地版的价值：隐私、断网可用、零成本实验、亲手祛魅
- 三步：装 Ollama → 模型库挑 deepseek（拿不准让 AI 按配置荐）→ ollama run
- 彩蛋：Ollama 也是 OpenAI 兼容接口，Cherry Studio 里本地云端一站切换
