🧠 語言模型2 版本MIT

DeepSeek R1 Distill (LLaMA)

DeepSeek-R1 蒸餾版(Llama 70B 架構),推理能力接近完整 R1,MIT 授權,需 40 GB+ VRAM(Q4 約 42 GB)。

資料更新:2026年3月25日

選擇版本(參數量)

VRAM 計算器

我的 GPU VRAM:
量化等級
上下文長度
Q4_K_M · 8K context
模型權重 + KV Cache + 0.5 GB overhead
8.2 GB
完整 VRAM 對照表(所有量化 × 上下文)
量化1K4K8K16K32K64K128K
FP16 / BF1617.0 GB18.3 GB19.7 GB22.1 GB26.3 GB33.6 GB46.4 GB
Q2_K3.6 GB4.9 GB6.3 GB8.7 GB12.9 GB20.2 GB33.0 GB
Q3_K_M4.5 GB5.8 GB7.2 GB9.6 GB13.8 GB21.1 GB33.9 GB
Q4_K_M5.5 GB6.8 GB8.2 GB10.6 GB14.8 GB22.1 GB34.9 GB
Q5_K_M6.5 GB7.8 GB9.2 GB11.6 GB15.8 GB23.1 GB35.9 GB
Q6_K7.5 GB8.8 GB10.2 GB12.6 GB16.8 GB24.1 GB36.9 GB
Q8_09.5 GB10.8 GB12.2 GB14.6 GB18.8 GB26.1 GB38.9 GB

部署指南

方法一:Ollama(最簡單)

安裝 Ollama 後直接執行,自動下載並運行模型。

ollama run deepseek-r1:8b

方法二:llama.cpp

適合進階用戶,支援 CPU 和 GPU 混合推理,可精確控制量化等級。

# Download GGUF model from Hugging Face, then run:
./llama-cli -m model.gguf -p "Hello" -n 128

方法三:vLLM(高效能伺服器)

適合生產環境,支援批次推理和 OpenAI 相容 API。

pip install vllm
vllm serve DeepSeek R1 Distill (LLaMA) --dtype auto

LM Studio(圖形介面)

下載 LM Studio,在搜尋欄輸入模型名稱,點擊下載即可。支援 Windows/Mac/Linux。

ollama run deepseek-r1:8b

規格

參數量8B
最大上下文128K tokens
HF 下載量2.8M/月

模型強項

高效推理長上下文處理MIT開源蒸餾優化

推薦用途

  • 在資源有限的環境下,進行高效且準確的文本生成與分析任務。
  • 處理需要理解大量上下文的應用,如長篇文檔摘要或複雜問答。

標籤

推理128KMIT蒸餾輕量

部署工具

OllamavLLMllama.cppLM StudioSGLang

使用心得

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