DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B: requisitos de VRAM e memória

Checkpoints específicos, com arquitetura e arquivos de peso rastreáveis. GGUF Q4_K_M (Unsloth): 4,92 GiB–5,42 GiB em 8.192 tokens, 1 sequência, KV FP16, llama.cpp.

Este resultado é uma estimativa, não um rastreio medido.Não verificadoPesos com arquivo

Publicador e procedência

Camadas de memória desta estimativa

Bytes do arquivo, KV bruto, extras do engine e demanda total ficam separados. Isto não é um rastreio de execução.

Weight artifact
4,36 GiB (4.683.073.248 bytes)
Raw KV cache
0,44 GiB (469.762.048 bytes)
Engine extras / workspace
0,13 GiB–0,62 GiB
Total estimated demand
4,92 GiB–5,42 GiB

Arquivos contados

QuantizaçãoArquivos contadosBytesMotor de execuçãoEvidência
BF16 safetensors
bf16
model-00001-of-000002.safetensors, model-00002-of-000002.safetensors15.231.233.024 (14,19 GiB / 15,23 GB)vllm, sglang, unspecifiedfile-metadata
GGUF Q4_K_M (Unsloth)
gguf-q4_k_m
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q4_K_M.gguf4.683.073.248 (4,36 GiB / 4,68 GB)llama.cpp, ollama, unspecifiedfile-metadata
GGUF Q5_K_M (Unsloth)
gguf-q5_k_m
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q5_K_M.gguf5.444.830.944 (5,07 GiB / 5,44 GB)llama.cpp, ollama, unspecifiedfile-metadata
GGUF Q6_K (Unsloth)
gguf-q6_k
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q6_K.gguf6.254.198.496 (5,82 GiB / 6,25 GB)llama.cpp, ollama, unspecifiedfile-metadata
GGUF Q8_0 (Unsloth)
gguf-q8_0
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B-Q8_0.gguf8.098.524.896 (7,54 GiB / 8,10 GB)llama.cpp, ollama, unspecifiedfile-metadata
INT4 theoreticalNenhum arquivo publicado3.807.808.256 (Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.)—theoretical

Memória por quantização e contexto

Sequências concorrentes = 1. O KV padrão é FP16. O intervalo inclui extras de runtime documentados para o engine indicado. Os números usam o mesmo núcleo da calculadora interativa.

Quantização2.048 tokens8.192 tokens32.768 tokens
BF16 safetensors14,92 GiB–16,80 GiB15,25 GiB–17,14 GiB16,56 GiB–18,49 GiB
GGUF Q4_K_M (Unsloth)4,60 GiB–5,06 GiB4,92 GiB–5,42 GiB6,24 GiB–6,82 GiB
GGUF Q5_K_M (Unsloth)5,31 GiB–5,78 GiB5,63 GiB–6,14 GiB6,95 GiB–7,54 GiB
GGUF Q6_K (Unsloth)6,06 GiB–6,55 GiB6,39 GiB–6,91 GiB7,70 GiB–8,31 GiB
GGUF Q8_0 (Unsloth)7,78 GiB–8,30 GiB8,10 GiB–8,66 GiB9,42 GiB–10,07 GiB
INT4 theoretical
Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.
3,78 GiB–5,27 GiB4,11 GiB–5,68 GiB5,42 GiB–7,30 GiB

Cache KV (dados brutos)

O KV bruto de GQA/MHA é 2 × camadas × kvHeads × headDim × tokens × sequências × bytes por elemento. Esta página usa KV heads (4), não query heads (28).

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Fontes

Premissas que afetam o resultado

Calculadora

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Quantização

Tipo de dispositivo

Carga

O comprimento de contexto afeta principalmente a memória do KV cache.

Configurações avançadas
Runtime

Engine e tipo de cache KV desta estimativa.

Carga

Cenário de overhead e o espaço de prefill.

Topologia

Como o modelo é dividido entre dispositivos. A memória não é somada.

O número de réplicas é avançado. A quantidade são nós ou GPUs, não réplicas.

Orçamento

Reserva do sistema e margem de segurança. Um número vazio mantém o valor anterior.

GiB (2^30 bytes)

%

Modelo personalizado

Importe uma config ou digite a arquitetura. Nada é varrido até você importar.

O arquivo é lido só no navegador e não é enviado.

Só huggingface.co, só config.json, sem token. Repositório privado é recusado.

Pesquise ou escolha um modelo do catálogo para ver a VRAM necessária e rodar um LLM local.

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