Por Javier Morales · Actualizado: 31 de marzo de 2026 · DeepSeek

Cómo correr DeepSeek Coder V2 en local con Ollama

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Correr DeepSeek Coder V2 en local es más sencillo de lo que parece. Con Ollama puedes tener este modelo de 16B parámetros funcionando en tu PC en menos de 5 minutos. Solo necesitas 9 GB de VRAM para la versión Q4 y conexión a internet para la descarga inicial.

En esta guía cubrimos los requisitos exactos de hardware, el proceso de instalación paso a paso, los comandos necesarios y ejemplos de uso para sacarle el máximo partido a DeepSeek Coder V2 desde tu propio hardware.

Requisitos de hardware para DeepSeek Coder V2

Cuantización	VRAM necesaria	Notas
FP16 (máxima calidad)	32 GB	Calidad de referencia. Solo GPUs con mucha VRAM.
Q8 (alta calidad)	16 GB	Recomendado si tienes suficiente VRAM.
Q4 (equilibrado)	9 GB (recomendado)	El mejor equilibrio calidad/VRAM. Recomendado.
Q2 (mínimo)	5 GB	Solo si tu VRAM es muy limitada. Pérdida notable.

Especificaciones de DeepSeek Coder V2

16B

Parámetros

9 GB

VRAM Q4

131K

Contexto

DeepSeek

Proveedor

Programación Chat general Razonamiento

Paso 1: Instalar Ollama

Ollama es la forma más sencilla de correr DeepSeek Coder V2 en local. Disponible para Windows, macOS y Linux.

1 Descarga Ollama desde ollama.com (Windows, macOS o Linux)
2 Ejecuta el instalador y sigue las instrucciones (tarda menos de 1 minuto)
3 Verifica la instalación abriendo una terminal y ejecutando: ollama --version

Paso 2: Ejecutar DeepSeek Coder V2

Una vez instalado Ollama, abre una terminal y ejecuta el siguiente comando. Ollama descargará el modelo automáticamente la primera vez:

Terminal Descarga automática


ollama run deepseek-coder-v2:16b

La primera ejecución descargará el modelo (~9 GB en Q4). Las ejecuciones posteriores son instantáneas. Una vez descargado, puedes chatear directamente en la terminal o usar la API local.

Paso 3: Ejemplos de uso de DeepSeek Coder V2

Uso con la API REST local

Ollama expone una API en http://localhost:11434 compatible con OpenAI:

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{
  "model": "deepseek-coder-v2:16b",
  "prompt": "Explica qué es la IA local en 2 párrafos",
  "stream": false
}'

Integración con Python (API OpenAI)

Si tienes instalado el cliente OpenAI de Python:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="http://localhost:11434/v1",
    api_key="ollama",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="deepseek-coder-v2:16b",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hola, ¿cómo puedes ayudarme?"}]
)
print(response.choices[0].message.content)