DeepSeek-R1

671B MoE

DeepSeek

基于 V3 MoE 的 DeepSeek-R1 推理模型。前沿级思维链 — 本地 GPU 请用蒸馏版。MLA 缓存:用当前 llama.cpp 转换的 GGUF(含 attn_k_b / attn_v_b)在 32K 下约 2 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 150 GB。

⬇ 1.1M HF 下载量♥ 14319 点赞deepseek-ai/DeepSeek-R1· 数据更新于 10/6/2026
专业 GPU

164K

最大上下文

2

量化变体

GGUF Q4_K_M

最佳质量

98.2%

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

格式级别BPW显存PPL 损失速度来源操作
GGUFQ4_K_M4.85385.0 GB1.8%—估算
计算HF
GGUFQ3_K_M3.87310.0 GB4.2%—估算
计算HF

在本地运行 DeepSeek-R1

在 Q4_K_M、4K 上下文下,DeepSeek-R1 约需 425.4 GB —— 权重 386.4 GB、KV 缓存 0.27 GB、激活缓冲 38.7 GB。本索引中没有任何单卡能宽裕运行它,因此需要多卡或 CPU 卸载。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 1.87 GB,总量来到 427.4 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 160K;在 Q4_K_M 下把它全部撑满约需 437 GB。

该下载哪个版本

本索引只收录了 DeepSeek-R1 的 GGUF 格式,共 2 个档位(Q4_K_M、Q3_K_M)。 其中 Q4_K_M 的公开困惑度损失最低,为 1.8%。本站硬件上没有该模型的吞吐实测数据。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 需要多少显存?
在 Q4_K_M、4K 上下文、batch 1 下约 425.4 GB,到 32K 时约 427.4 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 能用单张显卡跑吗?
在 Q4_K_M 下,本索引中没有单卡能宽裕运行它。它约需 425.4 GB,意味着要多卡拆分或把部分层卸载到系统内存。
DeepSeek-R1 该用哪个量化档位?
Q4_K_M 的公开质量损失最低(1.8%),而 Q4_K_M 是多数人实际使用的档位。索引中的 2 个档位是 Q4_K_M、Q3_K_M。 注意这是 MoE 模型 —— 尽管每个 token 只激活一部分参数,全部参数仍需驻留显存,因此显存开销按总参数量算,而不是激活参数量。

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%。

提供格式
GGUF

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