如果你经常同时使用多个 AI 模型，可能会遇到模型入口分散、聊天记录难以管理，以及本地模型需要通过命令行配置等问题。DeepChat 是一款开源桌面 AI 聊天应用，将云端模型和本地模型集中到一个客户端中，让用户可以在同一套界面里进行模型配置、聊天和会话管理。它支持 Windows、macOS 和 Linux，并可以连接 OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek 等模型服务，同时集成 Ollama 本地模型。对于开发者而言，DeepChat 还提供 Markdown 渲染、MCP 工具调用和多会话等功能，可以用于代码辅助、资料整理和日常办公。对于希望减少不同 AI 平台切换、又想保留本地模型使用方式的用户来说，这种桌面客户端形式更加便于集中管理。
DeepChat是什么？
DeepChat 是一款开源桌面 AI 聊天客户端，主要定位是为不同大语言模型提供统一的交互入口。它可以连接多种云端模型服务，也可以通过 Ollama 使用本地部署的模型，因此用户不必为不同模型分别安装独立聊天客户端。
DeepChat 支持 Windows、macOS 和 Linux，并采用 Apache 2.0 许可证开源。除了基础 AI 对话，它还提供多会话管理、Markdown 内容展示、搜索增强以及工具调用等功能。对于开发者来说，MCP 等扩展能力可以让 AI 与外部工具产生更进一步的交互。
核心功能
DeepChat 的重点是把不同来源的模型集中到桌面客户端中，同时保留本地模型和开发工具的使用空间。它适合开发者、内容创作者、学生、研究人员以及需要频繁使用多个 AI 模型的办公用户。
- 统一模型管理——在同一个桌面客户端中配置和切换多个云端及本地 AI 模型。
- 云端模型接入——支持 OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek、SiliconFlow 等模型服务。
- Ollama 本地模型——通过图形界面连接本地 Ollama 服务，减少命令行配置操作。
- 多会话管理——可以同时建立多个独立聊天，用于区分代码、写作、翻译等不同任务。
- Markdown 渲染——对标题、列表和代码块等内容进行结构化展示，方便阅读 AI 生成的技术内容。
- MCP 工具调用——支持模型与外部工具连接，可扩展网页访问、代码执行等任务能力。
- 跨平台客户端——提供 Windows、macOS 和 Linux 版本，可以根据电脑系统选择对应客户端。
- 开源免费——软件项目采用 Apache 2.0 许可证，用户可以免费使用并根据许可证进行研究和开发。
使用场景
DeepChat 适合需要长期使用 AI、同时接触多个模型的用户。开发者可以把它作为编程助手，内容工作者可以比较不同模型的输出，研究人员则可以结合本地模型处理资料。对于只需要偶尔进行简单问答的人来说，安装桌面客户端的必要性相对较低。
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 开发者 | 使用 AI 生成代码、分析错误和辅助技术研究 | ★★★★★ |
| AI重度用户 | 在一个客户端中管理多个云端与本地模型 | ★★★★★ |
| 内容创作者 | 使用不同模型进行写作、改写和创意整理 | ★★★★☆ |
| 学生研究者 | 辅助学习、总结资料并使用本地模型处理内容 | ★★★★☆ |
| 办公用户 | 处理邮件、翻译、会议记录和日常文字任务 | ★★★★☆ |
| 轻度用户 | 只需要偶尔使用 AI 进行简单问答 | ★★★☆☆ |
操作指南
新手使用 DeepChat 可以先完成客户端安装，再配置一个自己拥有 API Key 的云端模型或本地 Ollama 模型。整个过程主要集中在模型设置和新建会话两个环节，熟悉界面后即可快速切换不同模型。
- 打开 DeepChat，进入项目页面并找到适合自己操作系统的版本。
- 下载对应的安装程序，Windows 使用安装包，macOS 使用 DMG 文件，Linux 根据发行版选择相应安装方式。
- 启动 DeepChat，进入模型配置区域，点击「添加模型」或对应的模型提供商入口。
- 如果使用云端模型，选择相应服务商并填写自己的 API Key，再选择可用模型。
- 如果使用本地模型，先启动 Ollama，再在 DeepChat 中选择 Ollama 并检测本机模型。
- 点击「新建聊天」，在模型选择器中选定已经配置好的模型。
- 在输入框中输入问题或任务，发送后即可查看 AI 返回结果，并通过左侧会话列表管理不同聊天。
- 熟悉基础对话后，可以进一步配置 MCP、工具调用以及其他高级功能。
（注意：云端模型产生的费用由对应服务商按照 API 使用规则计算；本地模型虽然不产生 API 调用费用，但需要承担电脑硬件和运行资源成本。）
支持平台
DeepChat 是跨平台桌面客户端，支持 Windows、macOS 和 Linux。用户可以根据自己的操作系统下载安装对应版本，不需要通过浏览器长期打开网页使用。由于 Ollama 也可以作为本地模型运行环境，因此用户可以在支持相关软件的桌面设备上建立本地 AI 工作流。
对于开发者而言，跨平台特性能够减少不同操作系统之间的使用差异。如果主要使用云端模型，可以直接配置对应 API；如果更关注本地运行，则可以进一步结合 Ollama 使用。
产品定价
DeepChat 软件本身属于免费开源软件，采用 Apache 2.0 许可证。使用客户端不会因为安装软件本身产生订阅费用。
需要注意的是，DeepChat 只是模型交互客户端。连接 OpenAI、Gemini、Anthropic、DeepSeek 等云端模型时，相关 API 是否收费以及具体价格由模型服务商决定；如果使用 Ollama 运行本地模型，则不需要支付第三方 API 调用费用，但本地推理会消耗电脑的 CPU、GPU、内存和存储资源。
常见问题
DeepChat 是免费的吗？
DeepChat 本身是开源免费的桌面软件，用户可以直接安装和使用。连接第三方云端模型时，API 调用可能产生额外费用，这部分与客户端软件本身的授权费用无关。
使用 DeepChat 需要懂编程吗？
基础聊天和模型切换主要通过图形界面完成，不要求用户掌握编程知识。若需要配置 API、Ollama、MCP 或其他开发功能，则具备一些技术基础会更容易完成配置。
DeepChat 的聊天数据安全吗？
数据处理方式取决于所连接的模型服务。如果使用云端模型，发送给模型的内容需要经过相应服务商的服务器；如果使用本地 Ollama 模型，则推理过程可以在自己的设备上完成。因此，对于敏感资料，需要根据实际模型和配置确认数据流向。
总裁说
DeepChat 更适合把 AI 当作日常工作工具，并且需要同时接触多个模型的用户。它通过统一的桌面界面减少了不同 AI 服务之间的切换，也为 Ollama 本地模型提供了较直观的使用方式。开发者可以利用 Markdown、MCP 和多会话等能力开展编程与技术工作，普通办公用户则可以将它用于写作、翻译和资料整理。需要注意的是，云端模型仍然涉及第三方 API 服务，本地模型则需要一定的硬件资源。对于只偶尔进行简单 AI 问答、不需要多模型管理的用户，其完整功能可能并非刚需。
