你说的“酒馆”大概率是 SillyTavern / 傻酒馆。它本质上是一个本地网页前端，用来导入角色卡、设定世界书/人设，然后连接 DeepSeek、OpenRouter、Claude、OpenAI、本地模型等后端来玩角色扮演聊天。SillyTavern 官方说明它可安装在电脑和 Android 手机上，并连接各种 LLM API。(SillyTavern)

推荐方案 1：电脑本地安装 SillyTavern + 直连 DeepSeek API

这是最直接、稳定、适合新手的方案。

你需要：

1. 一台 Windows / macOS / Linux 电脑。
2. 安装 SillyTavern。官方推荐普通用户使用 release 分支，因为它最稳定。(SillyTavern Documentation)
3. 注册 DeepSeek Platform，充值后创建 API Key。SillyTavern 文档也说明 DeepSeek 需要注册、充值后在 API keys 页面创建密钥。(SillyTavern Documentation)
4. 在 SillyTavern 里连接 DeepSeek。

Windows 简化步骤：

1. 安装 Node.js LTS 和 Git。SillyTavern Windows 官方安装说明要求先装 NodeJS 和 Git。(SillyTavern Documentation)
2. 找一个普通文件夹，不要放在 Program Files、System32 等 Windows 管控目录里，也不要用管理员权限运行。(SillyTavern Documentation)
3. 打开命令提示符，运行：

bash
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b release

4. 进入文件夹，双击 Start.bat。官方说明启动后会安装依赖，并自动在浏览器打开 SillyTavern。(SillyTavern Documentation)
5. 打开右上角/顶部的 API Connections / 插头图标。
6. API 类型选择 Chat Completion。
7. 优先选择内置的 DeepSeek；如果你的版本没有 DeepSeek，就选 Custom OpenAI-compatible。SillyTavern 支持自定义 OpenAI 兼容接口。(SillyTavern Documentation)
8. 填入 DeepSeek API Key。
9. 模型建议选：
   • 日常角色扮演：deepseek-v4-flash
   • 更重视质量/推理：deepseek-v4-pro

DeepSeek 官方文档显示它兼容 OpenAI/Anthropic API，OpenAI base URL 是 https://api.deepseek.com，当前模型包括 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro；旧的 deepseek-chat、deepseek-reasoner 将在 2026-07-24 废弃。(DeepSeek API Docs)

推荐方案 2：SillyTavern + OpenRouter 间接使用 DeepSeek

这个方案适合你想“一把钥匙接很多模型”，不只用 DeepSeek。

优点：
OpenRouter 可以用一个接口访问 DeepSeek、Claude、Gemini 等模型，SillyTavern 官方也有 OpenRouter 接入说明。(SillyTavern Documentation)

步骤：

1. 安装 SillyTavern。
2. 注册 OpenRouter。
3. 添加额度并创建 API Key。OpenRouter 的 SillyTavern 页面也写明：创建账号、添加 credits、生成 API key，然后在 SillyTavern 配置。(OpenRouter)
4. 在 SillyTavern 里：
   • API 类型选 Chat Completion
   • Source 选 OpenRouter
   • 点 Authorize 或手动粘贴 API Key
   • 点 Connect
   • 选择 DeepSeek 模型或其他适合 RP 的模型

SillyTavern 官方文档说明 OpenRouter 可作为 Chat Completion 或 Text Completion 来源，且可以连接 DeepSeek、Claude、Gemini 等模型。(SillyTavern Documentation)

方案 3：Android 手机直接跑 SillyTavern

可行，但不如电脑省心。

SillyTavern 官方说明 Android 可以通过 Termux 原生运行。(SillyTavern Documentation) 大致流程是：

bash
pkg update && pkg upgrade
pkg install git nodejs-lts nano
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b release
cd ~/SillyTavern
bash start.sh

官方还提醒不要从 Google Play 安装旧版 Termux，推荐从 F-Droid 或 GitHub releases 安装。(SillyTavern Documentation)

这个方案适合你只用手机，但缺点是：配置麻烦、后台容易被系统杀、文件管理不如电脑方便。

方案 4：SillyTavern + 本地模型，不接 DeepSeek

如果你在意隐私，或者不想让聊天内容发到云端，可以用本地模型。

常见后端有：

• Ollama
• KoboldCpp
• llama.cpp
• Text Generation WebUI

SillyTavern 官方文档说明本地 API 可以在自己电脑运行，通常免费、隐私更强，但安装更复杂，需要下载 5–50GB 的模型，而且效果通常不如云端大模型。(SillyTavern Documentation)

这个方案不太适合纯新手，除非你愿意折腾显卡、模型文件、量化格式等。

我建议你这样选

最省心：
电脑安装 SillyTavern + DeepSeek API 直连。

更灵活：
电脑安装 SillyTavern + OpenRouter，可随时切 DeepSeek、Claude、Gemini、其他 RP 模型。

只有手机：
Android + Termux + SillyTavern，但会比较折腾。

重视隐私：
SillyTavern + 本地模型，但需要硬件和调参经验。

开始游玩的基本流程

安装和接好 API 后，你还需要：

1. 导入角色卡，通常是 .png 或 .json 格式。
2. 设置自己的 Persona，也就是“你在故事里的身份”。
3. 选择模型和预设。
4. 调整上下文长度、温度、回复长度。
5. 开始聊天。

一开始建议用 DeepSeek V4 Flash + 较低成本设置 试水；确认你喜欢这种玩法后，再考虑换更贵或更强的模型。

下面按 Windows 电脑 给你写完整流程。两条路线都先安装 SillyTavern，区别只是后端模型：
路线 A：SillyTavern + DeepSeek API，最省心。
路线 B：SillyTavern + Ollama 本地模型，隐私优先。

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一、共同前置：安装 SillyTavern

1. 官方下载地址

需要这三个：

软件	用途	官方地址
Node.js LTS	运行 SillyTavern	https://nodejs.org/en/download
Git for Windows	下载/更新 SillyTavern	https://git-scm.com/install/windows
SillyTavern	酒馆本体	https://github.com/SillyTavern/SillyTavern

SillyTavern 官方 Windows 文档要求安装 Node.js LTS 和 Git，并推荐用 release 分支；官方也特别提醒不要把 SillyTavern 安装到 Program Files、System32 这类 Windows 管控文件夹，也不要用管理员权限运行 Start.bat。(SillyTavern Documentation)

2. 安装步骤

先安装 Node.js LTS，一路默认下一步即可。

再安装 Git for Windows，也一路默认下一步即可。

然后新建一个普通文件夹，比如：

text
D:\AI\

不要放在：

text
C:\Program Files\
C:\Windows\
C:\System32\

进入 D:\AI\ 文件夹，在地址栏输入：

text
cmd

按 Enter，打开命令行。

输入：

bash
git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern -b release

下载完成后，进入：

text
D:\AI\SillyTavern

双击：

text
Start.bat

第一次启动会自动安装依赖。完成后，浏览器会自动打开 SillyTavern 页面；如果没有自动打开，你可以手动访问：

text
http://127.0.0.1:8000

---

二、路线 A：SillyTavern + DeepSeek API 直连

这条最省心，缺点是你的角色卡、设定、聊天内容会发送到 DeepSeek API，所以它不是隐私优先路线。DeepSeek 官方 API 是 OpenAI/Anthropic 兼容格式，OpenAI base URL 是 https://api.deepseek.com，当前推荐模型包括 deepseek-v4-flash 和 deepseek-v4-pro。(DeepSeek API Docs)

1. DeepSeek 官方地址

项目	地址
DeepSeek API Key 页面	https://platform.deepseek.com/api_keys/apiKey
DeepSeek API 文档	https://api-docs.deepseek.com/
API Base URL	https://api.deepseek.com

SillyTavern 官方文档说明，DeepSeek 需要先注册 DeepSeek Platform，充值后在 API keys 区域创建密钥。(SillyTavern Documentation)

2. 创建 DeepSeek API Key

进入：

text
https://platform.deepseek.com/api_keys/apiKey

操作顺序：

1. 注册或登录 DeepSeek Platform。
2. 进入充值 / Billing 页面，先充少量金额测试。
3. 进入 API Keys。
4. 创建一个新 Key，比如命名为 SillyTavern。
5. 复制 API Key，保存好。

注意：API Key 相当于你的扣费密码，不要发给别人，也不要发到群里。

3. 在 SillyTavern 里连接 DeepSeek

打开 SillyTavern 后：

1. 点击顶部的 API Connections，通常是插头图标。
2. 在 API 里选择：

text
Chat Completion

3. 如果列表里有 DeepSeek，直接选择 DeepSeek。
4. 粘贴你的 DeepSeek API Key。
5. 模型选择：

text
deepseek-v4-flash

新手建议先用这个，速度快、成本低。

想要更强效果可以换：

text
deepseek-v4-pro

6. 点击 Connect / 连接。
7. 看到连接成功后，就可以导入角色卡开始聊。

如果你的 SillyTavern 版本里没有 DeepSeek 选项，就这样设置：

text
API: Chat Completion
Chat Completion Source: Custom (OpenAI-compatible)
Custom Endpoint URL: https://api.deepseek.com
API Key: 你的 DeepSeek Key
Model: deepseek-v4-flash

如果连接失败，再把 Endpoint 改成：

text
https://api.deepseek.com/v1

SillyTavern 的自定义 OpenAI-compatible 连接说明里也提到，可以连接支持通用 OpenAI API schema 的服务；如果连接有问题，可以尝试在 endpoint 后加 /v1。(SillyTavern Documentation)

4. DeepSeek 路线推荐设置

在 SillyTavern 里可以先用这些保守设置：

text
模型: deepseek-v4-flash
Temperature: 0.8 - 1.1
Max Response Length: 300 - 600
Context Size: 8000 - 16000

角色扮演想更稳定，可以把 Temperature 设低一点，比如 0.8。想更奔放、更有创意，可以设到 1.0 或 1.1。

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三、路线 B：SillyTavern + Ollama 本地模型，隐私优先

这条适合你重视隐私。模型运行在你电脑上，SillyTavern 把内容发给本机的 Ollama，而不是云端 API。缺点是效果取决于你的电脑配置，模型越大越吃内存/显存。SillyTavern 官方也说明本地 API 可以在自己电脑运行，但安装更复杂，需要单独下载模型，模型文件可能有 5–50GB，且多数本地模型能力不如云端大模型。(SillyTavern Documentation)

1. Ollama 官方下载地址

项目	地址
Ollama Windows 下载	https://ollama.com/download/windows
Ollama 模型库	https://ollama.com/library
Qwen3 模型页	https://ollama.com/library/qwen3
Llama 3.1 模型页	https://ollama.com/library/llama3.1

Ollama Windows 官方页面显示可用安装器，也可以在 PowerShell 里执行 irm https://ollama.com/install.ps1 | iex，并要求 Windows 10 或更高版本。(Ollama)

2. 安装 Ollama

进入：

text
https://ollama.com/download/windows

下载安装包，安装后重启一下电脑更稳。

安装完成后，打开 PowerShell 或 命令提示符，输入：

bash
ollama --version

能显示版本号就说明安装成功。

3. 下载一个适合角色扮演的本地模型

中文角色扮演，建议先用 Qwen3。

电脑配置一般，先用：

bash
ollama run qwen3:8b

Qwen3 官方 Ollama 页面显示 qwen3:8b 约 5.2GB，40K context；qwen3:14b 约 9.3GB；qwen3:30b 约 19GB；qwen3:32b 约 20GB。(Ollama)

按配置选：

你的电脑配置	推荐模型
16GB 内存，没有独显或显存较小	qwen3:4b 或 qwen3:8b
32GB 内存，有 8GB+ 显存	qwen3:14b
64GB 内存，有 12GB/16GB+ 显存	qwen3:30b 或 qwen3:32b
英文 RP 较多	llama3.1:8b 也可试

Llama 3.1 的 Ollama 页面显示 llama3.1:8b 约 4.9GB、128K context，适合英文、多语言和长上下文场景。(Ollama)

第一次运行会自动下载模型。下载完成后，终端里可以直接和模型聊天。测试一句：

text
你好，请用中文回复我。

如果有回复，说明 Ollama 模型可用。

退出 Ollama 聊天可以按：

text
Ctrl + D

或输入：

text
/bye

4. 在 SillyTavern 里连接 Ollama

保持 Ollama 在后台运行。Windows 安装版通常会自动常驻后台。

打开 SillyTavern：

1. 点击顶部 API Connections / 插头图标。
2. API 选择：

text
Chat Completion

3. 如果能看到 Ollama，直接选择 Ollama。
4. Server URL / Endpoint 填：

text
http://localhost:11434

5. 模型填你刚才下载的模型，比如：

text
qwen3:8b

6. 点击 Connect / 连接。

如果你的 SillyTavern 没有 Ollama 选项，就用 OpenAI 兼容方式：

text
API: Chat Completion
Chat Completion Source: Custom (OpenAI-compatible)
Custom Endpoint URL: http://localhost:11434/v1
API Key: ollama
Model: qwen3:8b

Ollama 官方文档说明它支持 OpenAI 兼容接口，并且示例使用本地地址 http://localhost:11434/v1/chat/completions；使用前需要先 ollama pull 下载模型。(Ollama Docs)

5. 本地模型推荐设置

先用这套：

text
模型: qwen3:8b
Temperature: 0.8
Top P: 0.9
Max Response Length: 300 - 500
Context Size: 4096 - 8192

如果你发现模型回复慢、电脑风扇狂转、卡顿，就降低：

text
Context Size
Max Response Length

或者换小模型：

bash
ollama run qwen3:4b

如果你觉得角色扮演质量不够，再试：

bash
ollama run qwen3:14b

---

四、我建议你的实际选择

你可以两个都装，平时这样用：

日常高质量 RP：

text
SillyTavern + DeepSeek API
模型：deepseek-v4-flash

隐私剧情、私密设定、本地测试：

text
SillyTavern + Ollama
模型：qwen3:8b 或 qwen3:14b

最推荐你的安装顺序是：

1. 先安装 SillyTavern。
2. 先接 DeepSeek，确认酒馆能正常玩。
3. 再安装 Ollama，尝试本地模型。
4. 两条路线都保留，在 SillyTavern 的 API Connections 里按需要切换。

能，本地部署可以输出，但你的配置属于 “能玩 7B/8B，14B 勉强，30B/32B 不建议”。

你的配置：

text
CPU：Ryzen 5 5600
显卡：RX 6650 XT 8GB
内存：16GB

结论

推荐你先跑：

bash
ollama run qwen3:8b

这套最适合你的机器。qwen3:8b 在 Ollama 上约 5.2GB，比你的 8GB 显存更现实；qwen3:14b 约 9.3GB，已经超过 8GB 显存，容易部分跑到内存/CPU，速度会明显下降；qwen3:30b 和 qwen3:32b 分别约 19GB/20GB，不适合你现在的 16GB 内存配置。(Ollama)

但要注意：RX 6650 XT 的 GPU 加速不一定开箱即用

你的 RX 6650 XT 是 8GB 显存，理论上跑本地 7B/8B 量化模型没问题；问题在软件支持。

Ollama 官方 AMD ROCm 的 Windows 支持列表里有 RX 6800、6900、6950、7600、7700、7800、7900 等，但没有列出 RX 6650 XT；所以你在 Windows 上直接装 Ollama 后，可能会出现“能跑，但主要吃 CPU”的情况。(Ollama Docs)

好消息是，Ollama 现在还有 Vulkan GPU 支持，可在 Windows/Linux 上为更多 GPU 提供支持，但官方标注它是 experimental，需要设置 OLLAMA_VULKAN=1。(Ollama Docs)

你应该这样装

第一步：先用最简单方式测试

安装 Ollama 后，直接运行：

bash
ollama run qwen3:8b

如果能回复，说明本地模型已经能用了。

然后检查是不是用了 GPU：

bash
ollama ps

如果里面显示 GPU/Vulkan/ROCm 相关占用，说明显卡参与了。
如果显示主要是 CPU，也能用，只是输出会慢。

你的实际体验大概会是这样

模型	是否推荐	体验
qwen3:4b	很推荐	很流畅，但角色扮演质量一般
qwen3:8b	最推荐	能玩，质量和速度比较均衡
llama3.1:8b	可试	英文 RP 更合适
qwen3:14b	勉强	可能能跑，但慢，容易吃满内存
qwen3:30b / 32b	不推荐	你这套配置不适合

SillyTavern 里建议这样设置

连接 Ollama 后，先用：

text
模型：qwen3:8b
Context Size：4096 或 8192
Max Response Length：300 - 500
Temperature：0.8 - 1.0

你的内存只有 16GB，所以不要一开始就把上下文拉到 16K、32K。角色扮演里上下文越大，越吃内存和显存。

如果想提高本地体验

最值得升级的是 内存。

你的显卡 8GB 还可以先不换，但内存建议从：

text
16GB → 32GB

升级到 32GB 后，你跑 qwen3:8b 会更稳，qwen3:14b 也更有尝试价值。显卡升级则主要看预算，想舒服跑 14B/更大模型，12GB/16GB 以上显存会明显更好。

我的建议

你这台电脑本地部署路线可以走，但建议顺序是：

text
先装 Ollama
→ 跑 qwen3:8b
→ 接入 SillyTavern
→ 上下文先设 4096/8192
→ 觉得慢再试 Vulkan 或 LM Studio

如果你的目标是 角色扮演能玩、隐私优先、不要太折腾，你的机器跑 qwen3:8b 是可行的；如果目标是接近 DeepSeek API 那种质量和速度，就会有明显差距。