DeepSeek671B~406 GB VRAM przy Q4_K_M

DeepSeek R1 (671B) — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 20 stycznia 2025

The full massive MoE model. Requires enterprise hardware (H100/A100 clusters). State of the art.

DeepSeek R1 (671B) potrzebuje około 406 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika99

Kreatywność90

Kod99

VRAM i szybkość według kwantyzacji

Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Obejmuje pamięć podręczną KV przy kontekście 8K, więc wartości są wyższe niż główna liczba.

Kwant.	VRAM	Szybkość (szac.)	Dopasowanie
Q2_K 2.63 bpw	222 GB	—	Za duży
Q3_K_M 3.41 bpw	287.4 GB	—	Za duży
Q4_K_M 4.83 bpw	406.5 GB	—	Za duży
Q5_K_M 5.67 bpw	476.9 GB	—	Za duży
Q6_K 6.56 bpw	551.6 GB	—	Za duży
Q8_0 8.50 bpw	714.3 GB	—	Za duży
F16 16.00 bpw	1343.4 GB	—	Za duży

Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla DeepSeek R1 (671B) →

Uruchom DeepSeek R1 (671B)

DeepSeek R1 (671B) is not practical on a single consumer GPU: it needs about 405.9 GB at Q4_K_M, more than any single device in our catalogue holds with headroom. How multi-GPU inference works, or rent a multi-GPU server by the hour:

Uruchom w chmurze RunPod

lub porównaj w Vast.ai

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 R1 (671B)

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run deepseek-r1:671b

Wagi na Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-R1 ↗

Specyfikacja

Curated — A hand-written entry from before this catalogue recorded its sources. The figures are long-standing but their provenance is not on file.

Parametry: 671 Billion
Okno kontekstu: 128,000
Architektura: MoE
Dostawca: DeepSeek
Licencja: MIT
Practical deployment: Multi-GPU server
Określono przy: Q4_K_M
RAM systemowy: 700 GB
Rekord zaktualizowany: 2025-01-20

LicencjaMITUżycie komercyjne dozwolone

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.

Najlepszy doresearchenterprise

Czy uruchomię DeepSeek R1 (671B) na moim GPU?

Inne rozmiary DeepSeek R1

DeepSeek R1 (671B) — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does DeepSeek R1 (671B) need?

About 406 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 R1 (671B) run on an RTX 4090 (24 GB)?

No. DeepSeek R1 (671B) needs about 406 GB at Q4_K_M, more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.

How do I run DeepSeek R1 (671B) locally?

Install Ollama and run `ollama run deepseek-r1:671b`. That pulls the weights and starts a local OpenAI-compatible endpoint; after the download nothing leaves the machine.

What other sizes does DeepSeek R1 come in?

DeepSeek R1 Distill Llama 8B (6 GB), DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (20 GB), DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (9 GB), DeepSeek R1 (671B) (406 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.