Deepseek国内下载渠道

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2026-01-08 19:04 #1003 by service

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1. ModelScope（魔搭社区） - 阿里出品网址: [url] www.modelscope.cn/models [/url]可用模型：

DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct: [url] modelscope.cn/models/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct [/url]
DeepSeek-Coder-33B-Instruct: [url] modelscope.cn/models/deepseek-ai/deepseek-coder-33b-instruct [/url]
DeepSeek-Coder-V2-Lite: [url] modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSee...der-V2-Lite-Instruct [/url]

安装和下载：

Code:

# 安装ModelScope
pip install modelscope

# 下载模型
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct')

2. OpenI（启智社区）网址: [url] openi.pcl.ac.cn/ [/url]搜索关键词：

"deepseek-coder"
"deepseek coder gguf"

3. 百度网盘资源很多国内开发者会分享到百度网盘，你可以搜索：

百度网盘搜索网站（如： pan.baidu.com 搜索"deepseek-coder"）
QQ群/微信群：一些AI相关的群会有模型分享

4. GitHub国内镜像

GitHub加速下载：使用 ghproxy.com
示例链接：

Code:

https://ghproxy.com/https://github.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct-GGUF

5. 国内镜像站汇总镜像站网址备注HF Mirror hf-mirror.com HuggingFace镜像清华大学镜像 mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn 有部分模型阿里云镜像 mirrors.aliyun.com 🔄 使用镜像站下载方法A：使用 hf-mirror.com

Code:

# 设置环境变量
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

# 使用huggingface-cli下载
pip install huggingface-hub
huggingface-cli download deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct --local-dir ./deepseek-coder

方法B：使用wget直接下载

Code:

# 通过hf-mirror下载GGUF文件
wget https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-6.7b-instruct.Q4_K_M.gguf

📦 具体下载链接DeepSeek-Coder GGUF版本（推荐）6.7B模型（Q4_K_M量化）：

Code:

https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-6.7b-instruct.Q4_K_M.gguf

1.3B模型（更小，适合测试）：

Code:

https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-1.3B-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-1.3b-instruct.Q4_K_M.gguf

V2-Lite模型（16B）：

Code:

https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf

批量下载脚本

Code:

#!/bin/bash
# download_deepseek.sh

# 使用hf-mirror镜像
MIRROR="https://hf-mirror.com"

# 选择要下载的模型
MODELS=(
  "TheBloke/DeepSeek-Coder-1.3B-Instruct-GGUF:deepseek-coder-1.3b-instruct.Q4_K_M.gguf"
  "TheBloke/DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct-GGUF:deepseek-coder-6.7b-instruct.Q4_K_M.gguf"
  "TheBloke/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF:deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf"
)

# 创建目录
mkdir -p deepseek-models
cd deepseek-models

echo "开始下载DeepSeek-Coder模型..."
echo "使用镜像: $MIRROR"

for model in "${MODELS[@]}"; do
  IFS=':' read -r repo filename <<< "$model"
  echo "下载: $filename"
  
  wget "${MIRROR}/${repo}/resolve/main/${filename}" \
    --show-progress \
    --no-check-certificate
  
  if [ $? -eq 0 ]; then
    echo "✓ $filename 下载完成"
  else
    echo "✗ $filename 下载失败"
  fi
done

echo "所有下载完成！"
ls -lh *.gguf

🐳 使用Docker镜像如果直接下载困难，可以使用Docker：

Code:

# 拉取包含模型的Docker镜像
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0

# 运行并访问
docker run -it --gpus all -p 7860:7860 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/modelscope-repo/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0

💾 从现有资源转换如果你有其他格式的模型，可以转换为GGUF：

Code:

[b]转换PyTorch模型到GGUF[/b]# 克隆llama.cpp
git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp
cd llama.cpp

# 编译
make

# 转换模型（需要有原始的PyTorch模型）
python convert.py /path/to/deepseek-coder --outtype f16 --outfile deepseek-coder.gguf

# 量化
./quantize deepseek-coder.gguf deepseek-coder-q4_0.gguf q4_0

🔍 搜索技巧在搜索引擎中搜索：site:github.com "deepseek-coder" gguf
site:modelscope.cn deepseek-coder
"deepseek-coder" 百度网盘国内论坛和社区：

知乎：搜索"deepseek-coder 下载"
CSDN：搜索"deepseek-coder 模型下载"
B站：一些UP主会分享模型下载链接
技术微信群/QQ群：AI绘画、大模型相关群组

🚀 一键下载脚本（国内优化版）

Code:

# download_from_china.py
import os
import requests
from tqdm import tqdm

class DeepSeekDownloader:
    def __init__(self):
        self.mirrors = {
            'hf_mirror': 'https://hf-mirror.com',
            'modelscope': 'https://modelscope.cn/api/v1/models'
        }
        
    def download_from_hf_mirror(self, repo_id, filename, save_path):
        """从hf-mirror下载"""
        url = f"{self.mirrors['hf_mirror']}/{repo_id}/resolve/main/{filename}"
        
        print(f"正在从hf-mirror下载: {filename}")
        print(f"URL: {url}")
        
        try:
            response = requests.get(url, stream=True)
            total_size = int(response.headers.get('content-length', 0))
            
            with open(save_path, 'wb') as file, tqdm(
                desc=filename,
                total=total_size,
                unit='iB',
                unit_scale=True,
                unit_divisor=1024,
            ) as bar:
                for data in response.iter_content(chunk_size=1024):
                    size = file.write(data)
                    bar.update(size)
                    
            print(f"✓ 下载完成: {save_path}")
            return True
            
        except Exception as e:
            print(f"✗ 下载失败: {e}")
            return False
    
    def download_gguf_model(self, model_size="6.7B", quant="Q4_K_M"):
        """下载GGUF模型"""
        models = {
            "1.3B": "TheBloke/DeepSeek-Coder-1.3B-Instruct-GGUF",
            "6.7B": "TheBloke/DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct-GGUF",
            "V2-Lite": "TheBloke/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF"
        }
        
        if model_size not in models:
            print(f"错误: 不支持的大小 {model_size}")
            return
        
        repo_id = models[model_size]
        filename = f"deepseek-coder-{model_size.lower().replace('-', '')}-instruct.{quant}.gguf"
        
        # 创建保存目录
        save_dir = f"./deepseek-models/{model_size}"
        os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
        save_path = os.path.join(save_dir, filename)
        
        return self.download_from_hf_mirror(repo_id, filename, save_path)

if __name__ == "__main__":
    downloader = DeepSeekDownloader()
    
    print("DeepSeek-Coder 国内下载助手")
    print("="*50)
    
    # 选择模型大小
    print("可选模型:")
    print("1. DeepSeek-Coder 1.3B (约0.8GB)")
    print("2. DeepSeek-Coder 6.7B (约4GB)")
    print("3. DeepSeek-Coder V2-Lite 16B (约8GB)")
    
    choice = input("请选择(1/2/3): ").strip()
    
    model_map = {
        "1": "1.3B",
        "2": "6.7B", 
        "3": "V2-Lite"
    }
    
    if choice in model_map:
        model_size = model_map[choice]
        print(f"开始下载 {model_size} 模型...")
        downloader.download_gguf_model(model_size)
    else:
        print("无效选择")

📁 备用下载链接（直接下载）V2-Lite Q4_K_M：

Code:

# 尝试这些链接（可能需要复制到下载工具）
https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf

# 或
https://modelscope.cn/api/v1/models/deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct/repo?Revision=master&FilePath=deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf

使用curl下载：

Code:

# 使用hf-mirror
curl -L -o deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf \
  "https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf"

🆘 如果所有链接都失效Plan B：使用Ollama直接拉取

Code:

# Ollama有内置的镜像，可能可以访问
ollama pull deepseek-coder:6.7b

# 如果Ollama也无法访问，使用代理
set http_proxy=http://127.0.0.1:7890
set https_proxy=http://127.0.0.1:7890
ollama pull deepseek-coder:6.7b

Plan C：使用现成的模型包在淘宝、闲鱼等平台搜索"DeepSeek-Coder 模型"，有人会出售已经下载好的模型U盘或网盘资源。Plan D：联系我获取帮助如果以上方法都不行，我可以帮你：

提供我已有的模型文件（通过其他方式传输）
指导你使用其他替代模型

📝 下载后的操作下载完成后，将GGUF文件放到：ComfyUI/models/LLM/deepseek-coder/然后按照之前的方法创建Ollama模型：

Code:

cd ComfyUI/models/LLM/deepseek-coder
ollama create deepseek-v2-lite ./deepseek-coder-v2-lite-instruct.Q4_K_M.gguf

💡 最佳建议对于国内用户，推荐：

首选：使用

Code:

hf-mirror.com

镜像站
备选：使用 ModelScope
紧急：先下载 1.3B 小模型测试，确认工作流正常后再下载大模型

现在开始下载：

Code:

​​​​​​​# 最简单的方式，复制这个命令
wget https://hf-mirror.com/TheBloke/DeepSeek-Coder-6.7B-Instruct-GGUF/resolve/main/deepseek-coder-6.7b-instruct.Q4_K_M.gguf

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