🛠 DeepSeek на домашнем ПК: зачем и как запускать нейросеть без интернета Локальный запуск моделей с открытыми весами уже не удел энтузиастов с игровыми станциями — квантование снизило минимальные требования до 8 ГБ ОЗУ и 15 минут на установку. LM Studio позволяет скачать DeepSeek, Llama, Qwen и другие модели, выбирая не просто версию, но и уровень сжатия Q2–Q8, где Q4_K_M — компромисс между качеством и расходом памяти. Главное преимущество: после загрузки весов генерация идёт полностью на вашем компьютере, запросы не уходят на сервер, а счёт за API обнуляется. Разница в качестве с облачными гигантами остаётся, но для типовых текстов, кода, анализа документов потери от квантования редко заметны на практике. → DeepSeek 8B (Q4_K_M): от 8 ГБ ОЗУ, ~5–6 ГБ диска, работает на CPU → DeepSeek 14B: от 16 ГБ ОЗУ, 10–12 ГБ диска → DeepSeek 32B: от 32 ГБ ОЗУ, более 20 ГБ → GPU с 8–12 ГБ видеопамяти кратно ускоряет выполнение модели, но не обязательна Пока индустрия меряется параметрами в тестах производительности, настоящий сдвиг — в пороге входа: DeepSeek 8B помещается в обычный ноутбук и закрывает 80% повседневных задач без подписки. Конфиденциальность и независимость от интернета становятся не бонусом, а стандартной функцией, которую облачные сервисы пока не могут предложить. Пошаговая инструкция от Хабра: Habr #DeepSeek #LMStudio #локальный_запуск #openweight #квантование