DeepSeek32B~20 GB VRAM przy Q4_K_M

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja

Name: LLM Configurator — GPU VRAM Checker
Author: LLM Configurator

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 20 stycznia 2025

The sweet spot for high-performance reasoning. Beats many 70B models in math and code.

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B potrzebuje około 20 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.

Logika96

Kreatywność80

Kod95

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	13.5 GB	~57 tok/s	Mieści się
Q3_K_M 3.41 bpw	16.6 GB	~46 tok/s	Mieści się
Q4_K_M 4.83 bpw	22.3 GB	~34 tok/s	Na styk
Q5_K_M 5.67 bpw	25.6 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM
Q6_K 6.56 bpw	29.2 GB	~4 tok/s	Częściowo w RAM
Q8_0 8.50 bpw	36.9 GB	~3 tok/s	Częściowo w RAM
F16 16.00 bpw	66.9 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 Distill Qwen 32B →

Uruchom DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi DeepSeek R1 Distill Qwen 32B, to AMD Radeon RX 7900 XTX (24 GB).

Kup ten sprzęt AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB — 24 GB VRAM · 355 W board power Uruchom w chmurze RTX 4090 w RunPod — od $0.34/godz. · stawka sprawdzona 2026-07

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.

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.

AMD Radeon RX 7900 XTX 24GB

24 GB VRAM · 355 W board power

Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.

Sprawdź cenę na Amazon

Jak uruchomić DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

Zainstaluj Ollama, a potem uruchom:

$ollama run deepseek-r1:32b

Wagi na Hugging Face: deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B ↗

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: 32 Billion
Okno kontekstu: 128,000
Architektura: Dense
Dostawca: DeepSeek
Licencja: MIT
Practical deployment: Single consumer GPU
Określono przy: Q4_K_M
RAM systemowy: 32 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 docodingmathcomplex reasoning

Czy uruchomię DeepSeek R1 Distill Qwen 32B na moim GPU?

Inne rozmiary DeepSeek R1

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B — najczęściej zadawane pytania

How much VRAM does DeepSeek R1 Distill Qwen 32B need?

About 20 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 Distill Qwen 32B run on an RTX 4090 (24 GB)?

Yes. DeepSeek R1 Distill Qwen 32B needs about 20 GB at Q4_K_M, inside a 24 GB card, at an estimated 34 tokens/sec.

How do I run DeepSeek R1 Distill Qwen 32B locally?

Install Ollama and run `ollama run deepseek-r1:32b`. 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.