DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
14BDeepSeek
R1 推理能力蒸馏至 14B,社区热度极高,思维链能力出色。
131K
最大上下文
3
量化变体
EXL2 4.65bpw
最佳质量
98.0%
精度保留率
量化变体对比
各量化级别的显存、质量损失及 RTX 4090 推理速度
实测 = 本站跑过 · 估算 = 本站未跑过:推算所得,或本站未核实的数字 · 社区 = 公开报告
DeepSeek-V2-Lite Chat
DeepSeek
MoE 通用模型(激活约 2.4B),长上下文,多语言对话能力强。注意力采用 MLA:用当前 llama.cpp 转换的 GGUF(含 attn_k_b / attn_v_b 张量)在 32K 下约缓存 1 GB,本站估算即按此计算;只有单个 attn_kv_b 张量的旧版转换会缓存完整的 K 和 V,32K 下约 8.4 GB。
DeepSeek-Coder-V2-Lite Instruct
DeepSeek
MoE 架构代码模型,激活参数约 2.4B,代码能力卓越。注意力采用 MLA:用当前 llama.cpp 转换的 GGUF(含 attn_k_b / attn_v_b 张量)在 32K 下约缓存 1 GB,本站估算即按此计算;只有单个 attn_kv_b 张量的旧版转换会缓存完整的 K 和 V,32K 下约 8.4 GB。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
DeepSeek
7B 体量的 R1 推理能力,8–12GB 显存思维链实验性价比最高。
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B
DeepSeek
R1 蒸馏至 32B,单卡 24GB(Q3/Q4)即可接近前沿推理能力。
在本地运行 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
在 Q4_K_M、4K 上下文下,DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 约需 10.1 GB —— 权重 8.5 GB、KV 缓存 0.75 GB、激活缓冲 0.9 GB。本索引中能宽裕跑它的最小规格是 12 GB 显卡 —— 共 10 张,RTX 3060 12G 起步;76 张卡中有 63 张可以。这些是计算值而非实测值:估算把「宽裕」的界线画在显存的 88%,大致就是桌面环境需要留出的余量。
上下文变长会多花多少
从 4K 提到 32K 约多占 5.25 GB,总量来到 15.9 GB。权重不随上下文变化,只有 KV 缓存会,而且是线性增长 —— 规划长文档场景时要盯的就是这个数字。该模型的原生上下文是 128K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 36 GB。
该下载哪个版本
本索引收录了它的 3 种格式 —— GGUF、EXL2、AWQ —— 共 3 个档位。 其中 EXL2 4.65bpw 的公开困惑度损失最低,为 2.0%。本站实测最快的档位是 EXL2 4.65bpw,在 RTX 4090、batch 1 下为 128 tok/s。GGUF 可在 NVIDIA、AMD 与苹果芯片上通过 llama.cpp 和 Ollama 运行;AWQ 与 GPTQ 面向 CUDA 和 ROCm 上的 vLLM;EXL2 是 ExLlamaV2 —— 仅限 CUDA,而且已经归档,适合本机使用而不适合提供服务。
常见问题
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 需要多少显存?
- 在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 10.1 GB,到 32K 时约 15.9 GB。这个数字是权重加 KV 缓存再加 10% 激活缓冲,由模型架构计算得出,不是在显卡上实测的。
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 能在 12GB 显卡上跑吗?
- 可以 —— 在 Q4_K_M、4K 上下文下约需 10.1 GB,在 RTX 3060 12G 上还剩 1.9 GB,本索引中 10 张 12 GB 显卡都一样。这是能宽裕跑它的最小规格;76 张中有 63 张可以。
- DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B 该用哪个量化档位?
- EXL2 4.65bpw 的公开质量损失最低(2.0%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 3 个档位是 Q4_K_M、EXL2 4.65bpw、AWQ INT4。
这个模型能跑在哪
按 Q4_K_M、4K 上下文估算,显存从小到大排列。「从容」指估算占用不超过显存的 88%。
怎么把它跑起来
针对本模型及同类硬件的部署指南。
本页数字会随模型数据或运行时版本的变化而更新。最近更新 2026-10-06 RSS → /zh/feed.xml