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Engenharia de IA · Tutorial Prático

Como Rodar o DeepSeek R1 Localmente no PC: Guia Passo a Passo (2026)

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Escrito por Akshat
Fundador da The AI Server · Especialista em Modelos Abertos

⚡ Resposta Rápida: Como rodar o DeepSeek R1 sem internet?

Você pode rodar o DeepSeek R1 localmente em notebooks ou computadores desktop sem pagar assinaturas. Para placas com 8GB de VRAM (RTX 3060/4060 ou Mac Apple Silicon), execute ollama run deepseek-r1:8b. Em máquinas mais básicas (4GB VRAM ou 16GB de RAM de sistema), utilize ollama run deepseek-r1:1.5b. Todas as respostas rodam na sua própria máquina sem vazamento de dados.

Por que Rodar o DeepSeek R1 no Próprio Computador?

O modelo DeepSeek R1 surpreendeu o mundo ao alcançar a performance de raciocínio do modelo OpenAI o1 com uma fração do custo computacional. Rodar localmente oferece 3 benefícios decisivos:

Requisitos de VRAM e Modelos Destilados

O modelo original completo de 671B exige clusters de servidores. No entanto, o DeepSeek destilou suas habilidades lógicas em modelos menores baseados em Qwen e Llama:

Versão do Modelo Arquitetura Base VRAM Mínima (Q4_K_M) Hardware Indicado
deepseek-r1:1.5b Qwen 2.5 1.5B ~1.8 GB Qualquer notebook comum com 8GB RAM
deepseek-r1:7b / 8b Qwen 2.5 / Llama 3.1 ~5.5 GB a 6.2 GB GPU RTX 3060/4060 ou Mac Apple Silicon (16GB)
deepseek-r1:14b Qwen 2.5 14B ~10.5 GB RTX 3060 12GB, RTX 4070 ou Mac com 18GB+ RAM
deepseek-r1:32b Qwen 2.5 32B ~22 GB RTX 3090/4090 24GB ou Mac Studio com 32GB+

Instalação Rápida com Ollama em 3 Minutos

O Ollama é a ferramenta mais prática para rodar modelos locais no macOS, Linux e Windows:

bash — Instalação Ollama
# 1. Instalar o Ollama no sistema
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. Baixar e conversar com o modelo de 8B
ollama run deepseek-r1:8b

Conectar o DeepSeek R1 ao VS Code

Você pode utilizar o DeepSeek R1 como copiloto de código no VS Code instalando a extensão Continue.dev e configurando o provider como ollama.