android手机安装deepseek-r1:1.5b

最新推荐文章于 2025-06-18 10:28:46 发布
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文章标签： android 智能手机
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/hello_ejb3/article/details/145537165

序

本文主要展示一下如何在android手机上安装deepseek-r1:1.5b

步骤

安装termux

到https://termux.dev/cn/index.html去下载
然后执行termux-setup-storage以获取手机存储权限

安装构建依赖

pkg install git cmake golang

下载ollama

git clone --depth 1 https://gitee.com/mirrors/ollama

go编译

go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct
cd ollama
make

如果出现

CANNOT LINK EXECUTABLE "aarch64-linux-android-clang": cannot locate symbol "_ZNSt6__ndk122__libcpp_verbose_abortEPKcz" referenced by "/data/data/com.termux/files/usr/bin/clang-19"...

则需要更新下pkg重新安装libc++ clang

pkg update && pkg upgrade
pkg install --reinstall libc++ clang
pkg clean

启动ollama

./ollama serve &

下载deepseek-r1:1.5b

./ollama run deepseek-r1:1.5b --verbose

安装AI客户端chatbox

到https://chatboxai.app/zh去下载android版本
之后去设置那里，选择模型提供方为OLLAMA API，API域名为http://127.0.0.1:11434，保存之后就大功告成了。
在这里插入图片描述

doc

hello_ejb3
关注
本地化部署DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
harebert的博客
01-29 8130
由于Deepseek最新发布的R1和V3实在是过于庞大，本地跑不起来，无奈之下，只能退而求其次，用一个蒸馏以后的小模型来进行测试。本机配置：RAM 64.0 GB (63.7 GB 可用)Windows 11 专业版。
基于RK3588开发板部署DeepSeek-R1-1.5B/7B模型
Wynter
03-10 1711
从 rkllm_model_zoo 下载RK转换后的 rkllm 模型，获取代码：rkllm 将DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B_W8A8_RK3588.rkllm 移植到demo_Linux_aarch64目录下。4.运行deekseek(后面使用，只需运行这个deepseek-r1-1.5b.sh脚本就可以使用deepseek,不再需要重复以上步骤)2.移入并解压deepseek-r1-1.5b.zip，按照提示：输入yes，等待解压完成。5.退出deepseek。
Android手机上部署 DeepSeek-R1-1.5B
huanbailu的博客
02-24 1647
虽然可以直接在终端里运行 DeepSeek，但使用 Chatbox 体验会更好，它提供了一个类似 ChatGPT 的 Web 界面，支持本地 AI 交互。由于 Termux 自身是精简版 Linux，直接运行 Ollama 可能会遇到问题，因此我们通过。安装并运行 DeepSeek-R1-1.5B，让你的手机变成一个便携的 AI 助手！在 AI 迅猛发展的今天，越来越多的开源大模型可以在本地运行，其中。安装完成后，打开 Termux 终端，进行基本环境配置。这样可以减少 CPU 负载，避免过热降频。
deepseek-r1的1.5b、7b、8b、14b、32b、70b和671b有啥区别？
最新发布
weixin_36315722的博客
06-18 132
系列提供了多种参数规模的模型（1.5B、7B、8B、14B、32B、70B 和 671B），它们在模型架构、性能表现、资源需求和适用场景上有显著差异。，采用 MoE 架构，支持超长上下文（128K tokens），在复杂任务上表现顶尖。> - 小模型支持4-bit 量化（如 Qwen-1.5B），可在边缘设备运行。> - 小模型（≤7B）响应快（0.1~0.3秒），但深度推理能力弱；> - 追求 低延迟/低成本 → 选 7B/8B（性价比最高）；（科研/代码/决策）：70B 或 671B（API）
本地部署DeepSeek-R1 1.5B
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weixin_44502794的博客
01-22 1万+
然后输入ollama run deepseek-r1:1.5b。然后打开windows powershell。等待ollama下载完模型，就是可以使用了。然后安装ollama。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf 模型下载地址
学亮编程手记
02-13 1689
https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF/fileshttps://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF/resolve/master/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-Q4_K_M.gguf
win11通过ollama本地部署deepseek-r1:1.5b
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01-24 1万+
deepseek-r1:1.5b这个模型确实很轻量资源占用很少，应该也就占用1GB多点显存，但是也确实比较呆，很多问题都回答不上来，这里如果想要运行其他模型，可以参考ollama的技术文档https://ollama.readthedocs.io/quickstart/ 里面说明了其他模型运行的方式以及所需要的资源。下载完成后安装ollama，默认安装在c盘下面，这个通过默认安装方式无法更改模型就行，安装完成后可以打开CMD窗口输入。首次运行会自动下载模型，运行完成后就可以进行正常交互了。
本地部署 DeepSeek-r1:1.5b：测试工程师的效率革命，从繁琐到智能
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02-09 1506
从测试用例生成到日志分析，从自动化脚本辅助生成到问题定位，DeepSeek 几乎覆盖了测试环节的各个痛点，帮助测试工程师以更高效、更精准的方式完成工作。测试工程师需要手动编写大量的自动化测试脚本，尤其是在 Playwright、Selenium 等工具中，编写脚本不仅耗时，还容易因为业务变更导致脚本失效。在迭代开发中，需求文档和接口文档频繁更新，测试用例和脚本往往需要同步更新，增加了测试工程师的维护工作量。测试覆盖率和质量是评估测试工作的重要指标，但实际工作中，测试覆盖率往往难以量化，特别是手动测试环节。
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使用开源工具Termux + Ollama + DeepSeek-R1 在小米手机Mi 11 Ultra本地上跑DeepSeek-R1大模型。
linux安装deepseek-r1:1.5b模型
03-20
好的，我现在要帮助用户在Linux系统中安装和配置DeepSeek-R1:1.5B模型。首先，我需要回想一下用户提供的引用内容。根据引用[^1]，在Android手机上安装这个模型需要Termux，但用户现在需要在Linux环境下操作，所以...
小白也能使用 DeepSeek-R1 模型 （包含解决DeepSee R1 卡顿问题）
02-11 2778
相信大家这个春节被各种 DeepSeek R1 的横空出世给刷屏了，导致 DeepSeek 官网一度卡死，出现这样的情况。通过官网的介绍，DeepSeek-R1 在后训练阶段大规模使用了强化学习技术，在仅有极少标注数据的情况下，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。并且把 DeepSeek-R1 训练技术全部公开，以期促进技术社区的充分交流与创新协作。可谓真的是“国产之光”。当然根据官网介绍，在。
【5分钟搞定】ollama下载deepseek-r1大模型本地部署
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1.登录ollama，选择models，选择deepseek-r1模型，选择1.5b(核显电脑)3.控制台输入ollama run deepseek-r1:1.5b自动下载。2.选择1.5b，复制命令，打开CMD控制台；
部署 DeepSeek-R1:1.5B/7B 模型到本地（该教程由DeepSeek生成）
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获取离线模型 deepseek-r1:1.5b 文件包 【其他DeepSeek R1版本模型类似】
Leo的博客
03-25 1131
找自己模型所在的位置：C:\Users\lcy\.ollama\models\blobs。我本地模型的路径：C:\Users\lcy.ollama\models\blobs。至此就获取了离线模型deepseek-r1:1.5b 的文件包。
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【deepseek】deepseek-r1本地部署-第三步：下载模型
Evenurs的url
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建议的模型有1.5B、8B、32B三种。其中1.5B轻量级，适合无独显的环境；8B适合带独显的环境；32B的超大杯适合专业开发环境，其推算准度比gpt弱10%。按需选择合适的bit的模型，否则会跑不动。1、LM Studio开发模式切换。
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deepseek-r1:1.5b这个模型确实很轻量资源占用很少，应该也就占用1GB多点显存，但是也确实比较呆，很多问题都回答不上来，这里如果想要运行其他模型，可以参考ollama的技术文档https://ollama.readthedocs.io/quickstart/ 里面说明了其他模型运行的方式以及所需要的资源。3、安装好后 打开CMD 输入 ollama run deepseek-r1:1.5b 即可展开对话。注：如果下载连接下载连接打不开，请把下载地址复制到迅雷中下载。1、Ollama官网下载。
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