DeepSeek-R1-0528: requisitos de VRAM y memoria

Puntos de control concretos, con arquitectura y archivos de pesos con fuente. GGUF Q4_K_M (Unsloth): 377,79 GiB–443,71 GiB a 8192 tokens, 1 secuencia, KV FP16, llama.cpp.

Este resultado es una estimación, no una traza medida.No verificadoPesos con archivo

Editor y procedencia

ProveedorDeepSeek
Hugging Facedeepseek-ai/DeepSeek-R1-0528
Revision4236a6af538feda4548eca9ab308586007567f52
Parámetros totales684.531.386.000
Parámetros activos37.000.000.000
Capas61
Cabezas de consulta128
Cabezas KV128 (mla)
Dimensión de cabeza56
Contexto documentado163.840
Integridadpartial · partial

Este MoE declara 684.531.386.000 parámetros totales y 37.000.000.000 activos. El cómputo activo no es la residencia de pesos. La estimación residente usa el total de parámetros, incluidos expertos MoE inactivos.

Capas de memoria de esta estimación

Los bytes del archivo, el KV bruto, los extras del motor y la demanda total van aparte. No es una traza de ejecución.

Weight artifact: 377,13 GiB (404.941.900.832 bytes)
Raw KV cache: 0,54 GiB (575.668.224 bytes)
Engine extras / workspace: 0,13 GiB–66,04 GiB
Total estimated demand: 377,79 GiB–443,71 GiB

Archivos contados

Cuantización	Archivos contados	Bytes	Motor	Evidencia
FP8 safetensors fp8 Calculadora: FP8 safetensors	163 fragmentos safetensors Bytes seleccionados en total: 1.369.062.772.000 (1275,04 GiB / 1369,06 GB) Primer fragmento: model-00001-of-000163.safetensors Último fragmento: model-00163-of-000163.safetensors Ver los 163 archivos de fragmentos `model-00001-of-000163.safetensors` `model-00002-of-000163.safetensors` `model-00003-of-000163.safetensors` `model-00004-of-000163.safetensors` `model-00005-of-000163.safetensors` `model-00006-of-000163.safetensors` `model-00007-of-000163.safetensors` `model-00008-of-000163.safetensors` `model-00009-of-000163.safetensors` `model-00010-of-000163.safetensors` `model-00011-of-000163.safetensors` `model-00012-of-000163.safetensors` `model-00013-of-000163.safetensors` `model-00014-of-000163.safetensors` `model-00015-of-000163.safetensors` `model-00016-of-000163.safetensors` `model-00017-of-000163.safetensors` `model-00018-of-000163.safetensors` `model-00019-of-000163.safetensors` `model-00020-of-000163.safetensors` `model-00021-of-000163.safetensors` `model-00022-of-000163.safetensors` `model-00023-of-000163.safetensors` `model-00024-of-000163.safetensors` `model-00025-of-000163.safetensors` `model-00026-of-000163.safetensors` `model-00027-of-000163.safetensors` `model-00028-of-000163.safetensors` `model-00029-of-000163.safetensors` `model-00030-of-000163.safetensors` `model-00031-of-000163.safetensors` `model-00032-of-000163.safetensors` `model-00033-of-000163.safetensors` `model-00034-of-000163.safetensors` `model-00035-of-000163.safetensors` `model-00036-of-000163.safetensors` `model-00037-of-000163.safetensors` `model-00038-of-000163.safetensors` `model-00039-of-000163.safetensors` `model-00040-of-000163.safetensors` `model-00041-of-000163.safetensors` `model-00042-of-000163.safetensors` `model-00043-of-000163.safetensors` `model-00044-of-000163.safetensors` `model-00045-of-000163.safetensors` `model-00046-of-000163.safetensors` `model-00047-of-000163.safetensors` `model-00048-of-000163.safetensors` `model-00049-of-000163.safetensors` `model-00050-of-000163.safetensors` `model-00051-of-000163.safetensors` `model-00052-of-000163.safetensors` `model-00053-of-000163.safetensors` `model-00054-of-000163.safetensors` `model-00055-of-000163.safetensors` `model-00056-of-000163.safetensors` `model-00057-of-000163.safetensors` `model-00058-of-000163.safetensors` `model-00059-of-000163.safetensors` `model-00060-of-000163.safetensors` `model-00061-of-000163.safetensors` `model-00062-of-000163.safetensors` `model-00063-of-000163.safetensors` `model-00064-of-000163.safetensors` `model-00065-of-000163.safetensors` `model-00066-of-000163.safetensors` `model-00067-of-000163.safetensors` `model-00068-of-000163.safetensors` `model-00069-of-000163.safetensors` `model-00070-of-000163.safetensors` `model-00071-of-000163.safetensors` `model-00072-of-000163.safetensors` `model-00073-of-000163.safetensors` `model-00074-of-000163.safetensors` `model-00075-of-000163.safetensors` `model-00076-of-000163.safetensors` `model-00077-of-000163.safetensors` `model-00078-of-000163.safetensors` `model-00079-of-000163.safetensors` `model-00080-of-000163.safetensors` `model-00081-of-000163.safetensors` `model-00082-of-000163.safetensors` `model-00083-of-000163.safetensors` `model-00084-of-000163.safetensors` `model-00085-of-000163.safetensors` `model-00086-of-000163.safetensors` `model-00087-of-000163.safetensors` `model-00088-of-000163.safetensors` `model-00089-of-000163.safetensors` `model-00090-of-000163.safetensors` `model-00091-of-000163.safetensors` `model-00092-of-000163.safetensors` `model-00093-of-000163.safetensors` `model-00094-of-000163.safetensors` `model-00095-of-000163.safetensors` `model-00096-of-000163.safetensors` `model-00097-of-000163.safetensors` `model-00098-of-000163.safetensors` `model-00099-of-000163.safetensors` `model-00100-of-000163.safetensors` `model-00101-of-000163.safetensors` `model-00102-of-000163.safetensors` `model-00103-of-000163.safetensors` `model-00104-of-000163.safetensors` `model-00105-of-000163.safetensors` `model-00106-of-000163.safetensors` `model-00107-of-000163.safetensors` `model-00108-of-000163.safetensors` `model-00109-of-000163.safetensors` `model-00110-of-000163.safetensors` `model-00111-of-000163.safetensors` `model-00112-of-000163.safetensors` `model-00113-of-000163.safetensors` `model-00114-of-000163.safetensors` `model-00115-of-000163.safetensors` `model-00116-of-000163.safetensors` `model-00117-of-000163.safetensors` `model-00118-of-000163.safetensors` `model-00119-of-000163.safetensors` `model-00120-of-000163.safetensors` `model-00121-of-000163.safetensors` `model-00122-of-000163.safetensors` `model-00123-of-000163.safetensors` `model-00124-of-000163.safetensors` `model-00125-of-000163.safetensors` `model-00126-of-000163.safetensors` `model-00127-of-000163.safetensors` `model-00128-of-000163.safetensors` `model-00129-of-000163.safetensors` `model-00130-of-000163.safetensors` `model-00131-of-000163.safetensors` `model-00132-of-000163.safetensors` `model-00133-of-000163.safetensors` `model-00134-of-000163.safetensors` `model-00135-of-000163.safetensors` `model-00136-of-000163.safetensors` `model-00137-of-000163.safetensors` `model-00138-of-000163.safetensors` `model-00139-of-000163.safetensors` `model-00140-of-000163.safetensors` `model-00141-of-000163.safetensors` `model-00142-of-000163.safetensors` `model-00143-of-000163.safetensors` `model-00144-of-000163.safetensors` `model-00145-of-000163.safetensors` `model-00146-of-000163.safetensors` `model-00147-of-000163.safetensors` `model-00148-of-000163.safetensors` `model-00149-of-000163.safetensors` `model-00150-of-000163.safetensors` `model-00151-of-000163.safetensors` `model-00152-of-000163.safetensors` `model-00153-of-000163.safetensors` `model-00154-of-000163.safetensors` `model-00155-of-000163.safetensors` `model-00156-of-000163.safetensors` `model-00157-of-000163.safetensors` `model-00158-of-000163.safetensors` `model-00159-of-000163.safetensors` `model-00160-of-000163.safetensors` `model-00161-of-000163.safetensors` `model-00162-of-000163.safetensors` `model-00163-of-000163.safetensors`	1.369.062.772.000 (1275,04 GiB / 1369,06 GB)	`vllm, sglang, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q4_K_M (Unsloth) gguf-q4_k_m Calculadora: GGUF Q4_K_M (Unsloth)	9 fragmentos safetensors Bytes seleccionados en total: 404.941.900.832 (377,13 GiB / 404,94 GB) Primer fragmento: Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf Último fragmento: Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00009-of-00009.gguf Ver los 9 archivos de fragmentos `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00001-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00002-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00003-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00004-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00005-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00006-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00007-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00008-of-00009.gguf` `Q4_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q4_K_M-00009-of-00009.gguf`	404.941.900.832 (377,13 GiB / 404,94 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q5_K_M (Unsloth) gguf-q5_k_m Calculadora: GGUF Q5_K_M (Unsloth)	10 fragmentos safetensors Bytes seleccionados en total: 475.780.344.992 (443,10 GiB / 475,78 GB) Primer fragmento: Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00001-of-00010.gguf Último fragmento: Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00010-of-00010.gguf Ver los 10 archivos de fragmentos `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00001-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00002-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00003-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00004-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00005-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00006-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00007-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00008-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00009-of-00010.gguf` `Q5_K_M/DeepSeek-R1-0528-Q5_K_M-00010-of-00010.gguf`	475.780.344.992 (443,10 GiB / 475,78 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q6_K (Unsloth) gguf-q6_k Calculadora: GGUF Q6_K (Unsloth)	12 fragmentos safetensors Bytes seleccionados en total: 551.046.192.128 (513,20 GiB / 551,05 GB) Primer fragmento: Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00001-of-00012.gguf Último fragmento: Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00012-of-00012.gguf Ver los 12 archivos de fragmentos `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00001-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00002-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00003-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00004-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00005-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00006-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00007-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00008-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00009-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00010-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00011-of-00012.gguf` `Q6_K/DeepSeek-R1-0528-Q6_K-00012-of-00012.gguf`	551.046.192.128 (513,20 GiB / 551,05 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
GGUF Q8_0 (Unsloth) gguf-q8_0 Calculadora: GGUF Q8_0 (Unsloth)	15 fragmentos safetensors Bytes seleccionados en total: 713.286.522.336 (664,30 GiB / 713,29 GB) Primer fragmento: Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00001-of-00015.gguf Último fragmento: Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00015-of-00015.gguf Ver los 15 archivos de fragmentos `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00001-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00002-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00003-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00004-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00005-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00006-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00007-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00008-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00009-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00010-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00011-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00012-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00013-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00014-of-00015.gguf` `Q8_0/DeepSeek-R1-0528-Q8_0-00015-of-00015.gguf`	713.286.522.336 (664,30 GiB / 713,29 GB)	`llama.cpp, ollama, unspecified`	`file-metadata`
INT4 theoretical	No hay archivo publicado	342.265.693.000 (Las filas teóricas no son artefactos descargables.)	—	theoretical

Memoria por cuantización y contexto

Secuencias concurrentes = 1. El KV es FP16 por defecto. El intervalo incluye extras de runtime documentados para el motor indicado. Las cifras usan el mismo núcleo que la calculadora interactiva.

Cuantización	2048 tokens	8192 tokens	32.768 tokens
FP8 safetensors	1275,80 GiB–1469,35 GiB	1276,20 GiB–1469,90 GiB	1277,81 GiB–1472,09 GiB
GGUF Q4_K_M (Unsloth)	377,39 GiB–443,13 GiB	377,79 GiB–443,71 GiB	379,40 GiB–445,98 GiB
GGUF Q5_K_M (Unsloth)	443,36 GiB–520,52 GiB	443,77 GiB–521,10 GiB	445,37 GiB–523,37 GiB
GGUF Q6_K (Unsloth)	513,46 GiB–602,74 GiB	513,86 GiB–603,32 GiB	515,47 GiB–605,60 GiB
GGUF Q8_0 (Unsloth)	664,56 GiB–779,98 GiB	664,96 GiB–780,56 GiB	666,57 GiB–782,83 GiB
INT4 theoretical Las filas teóricas no son artefactos descargables.	319,02 GiB–411,32 GiB	319,42 GiB–411,90 GiB	321,03 GiB–414,17 GiB

Caché KV (datos brutos)

Abrir la calculadora con este modelo

Páginas relacionadas

Fuentes

DeepSeek-R1-0528 model card
config.json — revision 4236a6af538feda4548eca9ab308586007567f52
safetensors index — metadata.total_size=1369062772000
Artifact repo unsloth/DeepSeek-R1-0528-GGUF

Hipótesis que afectan al resultado

El contexto pedido cabe en la ventana nativa de 163840 tokens.
La estimación residente usa el total de parámetros, incluidos expertos MoE inactivos.
Este MoE declara 684531386000 parámetros totales y 37000000000 activos. El cómputo activo no es la residencia de pesos.
Los bytes de pesos salen solo de los archivos elegidos, no de todas las cuantizaciones del repositorio.
El tamaño de descarga no es la memoria GPU de pico. El diseño en ejecución y la KV van aparte.
Los bytes de pesos provienen de 9 fragmentos safetensors publicados que suman 404941900832 bytes.
Hay pesos MTP/draft; no entran salvo que se activen.
El contexto es el número de tokens en caché por secuencia (entrada más generación reservada).

Calculadora

Cargando la instantánea del catálogo…

Elige primero un modelo y después revisa el equipo.

Modelo

Mostrar modelos históricos

Cuantización

Tipo de dispositivo

Hardware

Carga

La longitud de contexto afecta sobre todo a la memoria de la caché KV.

Ajustes avanzados

Ejecución

Motor y tipo de caché KV de esta estimación.

MotorTipo de caché KVDtype de estado recurrente / conv Incluir estimaciones teóricas (experto) Permitir un sustituto si el filtro no tiene coincidencia

Carga

Escenario de sobrecarga y el espacio de prellenado.

Escenario de sobrecoste en tiempo de ejecución Incluir un espacio de trabajo de prefill más pesado

Topología

Cómo se reparte el modelo entre dispositivos. La memoria no se suma.

DesplieguePartición intra-réplicaNúmero de dispositivos

El número de réplicas es avanzado. La cantidad son nodos o GPUs, no réplicas.

Grupos de réplicasDispositivos por réplica

Presupuesto

Reserva del sistema y margen de seguridad. Un número vacío conserva el valor anterior.

Reserva para sistema / pantalla

GiB (2^30 bytes)

El presupuesto ya descuenta la reserva del sistemaMargen de seguridad extra

Bits efectivos por parámetro (personalizado)Unidad de visualización

Modelo personalizado

Importe una config o escriba la arquitectura. No se escanea nada hasta importar.

Importar config.json local

Se analiza en el navegador. El archivo no se sube.

Repo público de Hugging FaceRevisión

Solo huggingface.co, solo config.json, sin token. Se rechazan repos privados.

Parámetros totalesParámetros activosCapasCabezas de consultaCabezas KVDimensión de cabeza

Busque o elija un modelo del catálogo para ver la VRAM necesaria de un LLM en local.

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