DeepSeekR1本地可视化运行！同时支持GPT4，Gemini，Cluade，Ollama所有开源模型

昨天使用Ollama在本地运行了DeepSeek R1这个可以深度思考的AI模型。通过这种方式可以快速体验模型，但是要长期高频使用的话，通过命令行这种方式终究是不太方便。

所以今天来分享一个可视的软件ChatWise。

 

 

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这是一个独立开发者开发的软件，界面简介，功能强大，支持多平台，支持几乎所有大语言模型的调用。

 

 

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软件界面布局清晰，左边是对话记录，中间是对话窗口，右边是参数设置。可以设置系统指令角色扮演，也可以调整Temperature，Truncate，Reply language等参数。

ChatWise其实是一个非常轻量级的软件，它并不真正运行任何模型，全部都是通过API来实现。几乎支持所有主流大模型。

下面就演示一下如何接入各类模型，闭源和开源的都可以。

接入OpenAI

先来说一下最具代表想的大语言模型ChatGPT。

 

 

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只要点击左下角的设置按钮，

点击Providers，

点击OpenAI，

输入API key

这样就配置完成了。

API key可以从OpenAI获取，也可以从第三方代理处获取，甚至可以用兼容OpenAI接口的其他模型服务中获取。

这里的API BASE URL和TTS Voice可以不用修改。

设置完成后，关闭设置窗口，选择ChatGPT的模型，就可以进行对话了。

除了ChatGPT之外，

还可以接入Anthropic，

DeepSeek，

ElevenLabs,

Google AI，

Groq,

Mistrral

等知名的大模型平台。

接入Github Copilot

Copilot是Github推出的AI编程助手，专门用于编程辅助。这里单图拿出来说一下，因为它是的授权不太一样，是使用github授权的方式来接入。

 

 

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点击设置里面的Github Copilot，就可以使用github账号进行授权了，上图为授权完成之后的状态。

Copilot是有免费配额的，所以如果你没有其他平台的API，可以先绑定这个，来快速体验。

 

 

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Copilot默认支持Claude 3.5 Sonnet和GPT-4o这两个顶级模型。

Google现在的大模型也很不错，但是我接入之后遇到了一些问题，就不展示了，可能是有一些bug。

接入Ollama

这个是我们今天的重点，Ollama支持Windows，Mac等平台，但是没有界面。而ChatWise刚好有一个很棒的界面，而且支持Ollama，而且也是支持多平台安装。可以说是天衣无缝，相当丝滑。

ChatWise通过Ollama可以对接所有主流的，强大的，最新的开源模型。包括开头说刚推出没几天的DeepSeekR1。

具体方法如下：

首先安装Ollama并启动。

 

 

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然后通过命令下载需要的模型。比如qwen2.5。

 

 

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输入命令后会自动下来模型，并载入模型。qwen2.5是chatwise指定的模型，也是一个综合性能很强，实用性很强，发挥比较稳定的开源模型。

下载完qwen2.5之后就可以下载deepseek了。

deepseekr1的安装命令：

ollama run deepseek-r1#ollama run deepseek-r1:1.5b#ollama run deepseek-r1:14b

默认下载70亿参数的7B模型，如果电脑配置比较低，可以运行第二行命令下载1.5B模型，如果电脑配置高可以运行第三行命令下载14B模型。更大的还有70b,671b。

一般来说下7B就好了，配置较好的话，自然是越大越好。模型尺寸不同，能力也完全不一样。

一旦模型加载完成之后，就可以关闭这个命令窗口了。

此时，ChatWise的模型列表会自动更新。

 

 

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点击下拉菜单可以看到有Ollama这个分类了，分类下面显示了具体的模型。这些都是我已经下载到本地的模型。

这里直接选择deepseek就可以与之对话了。对话过程可以显示think内容和最终输出。

 

 

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聊天标题

另外还有一个注意点。ChatWise可以自动给对话命名，也就是说可以根据聊天内容，给这个聊天信息取一个标题。这一点用过ChatGPT等其他模型的应该很清楚。

生成这个名字需要用到Qwen2.5的模型，这也是上面先下载Qwen2.5的原因。

 

 

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如果没有这个模型，默认左边只会显示NewChat，本地有了这个模型之后，在使用其他模型时，也能根据对话内容进行自动命名。

视觉模型

单纯的对话模型现在已经有点单调了，现在比较流行是多模态模型或者说视觉模型。

ChatWise也支持发送图片和其他文件。

 

 

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对于图片而已，无论是截图还是本地图片，都可以轻松插入。比如我直接截取了软件的一部分，然后直接粘贴，就可以直接问他图片里的这个英文是什么意思。

这里只需要注意一点，视觉问答，得基于视觉模，闭源模型基本都支持，而开源模型中目前比较好的是小钢炮minicpm-v 。前几天刚介绍过这个系列的模型。所以视觉问题，就用这个模型来解答。

另外ChatWise也支持搜索功能和其他实验性功能，不过这两个功能没有免费开放，作增值功能了，有需要的可以支持一下软件作者。

这种聚合类的桌面应用和网页应用并不少，但是这个软件简洁的UI设计和清晰的布局深得我心，尤其是在macOS上浑然天成。另外，功能上也完全满足我的基本需求。

所以，跟大家分享一下！

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