方案 1：使用 DeepSeek 官方 App

DeepSeek 已经推出了 官方 App（iOS/Android），你可以直接下载使用：

• iOS：在 App Store 搜索 "DeepSeek Chat"
• Android：在应用商店或官网下载 APK 安装

官方 App 目前免费，支持联网搜索、文件上传等功能，适合普通用户。

方案 2：本地部署开源大模型（需一定技术基础）

如果你想在 手机或本地设备 上运行类似 DeepSeek 的开源大模型（如 DeepSeek LLM 或其他开源 LLM），可以尝试以下方法：

1. 使用手机端 LLM 运行工具

• MLC LLM / LLaMA.cpp：支持在手机（Android/iOS）上运行量化后的模型（如 DeepSeek-MoE, Llama3, Phi-3 等）。
• Termux（Android）：通过命令行运行轻量级 LLM（如 Alpaca、TinyLLaMA）。
• iOS：使用 llama.cpp + 本地推理 App（如 "LLM Playground"）。

2. 具体步骤（以 Android + Termux 为例）

1. 安装 Termux（Android）：
2. 从 F-Droid 下载 Termux。
3. 安装 Python 和依赖：
4. bash
5. 复制
6. 下载
7. pkg update && pkg upgrade pkg install python git
8. 下载轻量级 LLM（如 DeepSeek-MoE 或 TinyLLaMA）：
9. bash
10. 复制
11. 下载
12. git clone https://github.com/mlc-ai/mlc-llm cd mlc-llm
13. 运行量化模型：
14. bash
15. 复制
16. 下载
17. python3 -m pip install transformers torch python3 app.py --model deepseek-ai/deepseek-moe-16b --quantization q4f16
18. 注意：手机性能有限，建议选择 4-bit 量化小模型（如 DeepSeek-MoE-1.8B 或 Phi-3-mini）。

3. PC 本地部署（更强性能）

如果手机性能不足，可以在 电脑（Windows/Mac/Linux） 上运行，然后通过 局域网 API 让手机访问：

bash

复制

下载

python -m transformers.run --model deepseek-ai/deepseek-llm-7b --device cpu

然后手机浏览器访问 http://<电脑IP>:8000。

方案 3：使用 API 自建服务

如果你希望 自托管 DeepSeek API（如果未来开放）：

1. 等待 DeepSeek 开源 API 代码（目前官方未开放）。
2. 使用类似 FastChat + vLLM 部署：
3. bash
4. 复制
5. 下载
6. pip install "fschat[model_worker,vllm]" python -m fastchat.serve.controller python -m fastchat.serve.model_worker --model-path deepseek-ai/deepseek-llm-7b
7. 手机通过 HTTP 请求 调用本地 API。

总结

如果你只是想要 手机端使用 DeepSeek，建议直接下载 官方 App。
如果想 本地部署开源模型，可以尝试 MLC-LLM 或 llama.cpp 方案。

你有具体需求（如特定模型或设备）吗？我可以帮你推荐更合适的方案！