DeepSeek-OCR 3B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
All 3B parameters stay resident — about 2.6 GB at Q4_K_M, so it runs on effectively any modern GPU — while the MoE decoder activates 6 of 64 routed experts plus 2 shared, roughly 570M parameters per token. Token budgets are explicit and chosen per page: Tiny 64 tokens at 512x512, Small 100 at 640x640, Base 256 at 1024x1024, Large 400 at 1280x1280, and a Gundam mode composing several 640x640 views with one 1024x1024 global view. 8,192-token sequence length. MIT licensed.
DeepSeek-OCR 3B potrzebuje około 3 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 1.8 GB | ~328 tok/s | Mieści się | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 2.1 GB | ~320 tok/s | Mieści się | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 2.6 GB | ~307 tok/s | Mieści się | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 2.9 GB | ~300 tok/s | Mieści się | |
| Q6_K 6.56 bpw | 3.3 GB | ~292 tok/s | Mieści się | |
| Q8_0 8.50 bpw | 4 GB | ~278 tok/s | Mieści się | |
| F16 16.00 bpw | 6.8 GB | ~232 tok/s | Mieści się |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla DeepSeek-OCR 3B →
Uruchom DeepSeek-OCR 3B
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi DeepSeek-OCR 3B, to Intel Arc B570 (10 GB).
lub porównaj w Vast.ai od $0.35/godz. (typical low · varies)
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić DeepSeek-OCR 3B
Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:
ollama run deepseek-ocrSpecyfikacja
Verified — Checked against the primary source — the model card or the vendor spec page — and corroborated by a second independent source.
- Parametry
- 3 Billion (570M active)
- Okno kontekstu
- 8,192
- Architektura
- DeepEncoder + DeepSeek-3B MoE decoder
- Dostawca
- DeepSeek
- Licencja
- MIT
- Practical deployment
- Edge device (phone, SBC)
- Określono przy
- Q4_K_M
- RAM systemowy
- 8 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-09-11
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię DeepSeek-OCR 3B na moim GPU?
DeepSeek-OCR 3B — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does DeepSeek-OCR 3B need?
About 3 GB at Q4_K_M — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does DeepSeek-OCR 3B run on an RTX 4090 (24 GB)?
Yes. DeepSeek-OCR 3B needs about 3 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 307 tokens/sec.
How do I run DeepSeek-OCR 3B locally?
Install Ollama and run `ollama run deepseek-ocr`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.