DeepSeek-R1 (671B MoE) — Requisitos de VRAM, matriz de cuantización y guía de GPU
DeepSeek-R1 (671B MoE) (DeepSeek, MIT) es una arquitectura Mezcla de expertos (MoE) con 671B parámetros residentes (37B activos por token), 61 capas y Atención latente multicabeza (MLA) compatible con hasta 163,840 tokens de contexto.
Simulador interactivo de memoria y contexto para DeepSeek-R1 (671B MoE)
Matriz de VRAM por precisión y cuantización (contexto 8K / 32K / 128K)
| Precisión / Formato | bpw efectivos | Solo pesos | Total @ ctx 8K | Total @ ctx 32K | Total @ ctx 128K | Nivel recomendado (@ 32K) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| FP16 / BF16 | 16.00 bpw | 1249.83 GB | 1289.19 GB | 1290.80 GB | 1297.24 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| FP8 | 8.50 bpw | 663.97 GB | 685.76 GB | 687.37 GB | 693.80 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| Q8_0 | 8.50 bpw | 663.97 GB | 685.76 GB | 687.37 GB | 693.80 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| Q6_K | 6.56 bpw | 512.43 GB | 529.67 GB | 531.28 GB | 537.71 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| Q5_K_M | 5.69 bpw | 444.47 GB | 459.67 GB | 461.28 GB | 467.71 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| Q4_K_M | 4.85 bpw | 378.86 GB | 392.09 GB | 393.69 GB | 400.13 GB | 8× NVIDIA H100 80GB |
| AWQ INT4 | 4.50 bpw | 351.52 GB | 363.93 GB | 365.53 GB | 371.97 GB | Mac Studio 512GB |
| IQ4_XS | 4.25 bpw | 331.99 GB | 343.81 GB | 345.42 GB | 351.85 GB | Mac Studio 512GB |
Compatibilidad de hardware y velocidad de decodificación (DeepSeek-R1 (671B MoE) @ Q4_K_M, contexto 32K)
| Nivel de hardware | Memoria y ancho de banda | Requerido (32K) | Veredicto de ajuste | Velocidad est. decodificación |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 24GB | 24 GB · 936 GB/s | 393.69 GB (1640%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| RTX 4090 24GB | 24 GB · 1008 GB/s | 393.69 GB (1640%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| RTX 5090 32GB | 32 GB · 1792 GB/s | 393.69 GB (1230%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| Apple M-Max 64GB | 64 GB · 546 GB/s | 387.67 GB (606%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| Mac Studio 128GB | 128 GB · 546 GB/s | 387.67 GB (303%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| Mac Studio 192GB | 192 GB · 800 GB/s | 387.67 GB (202%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| NVIDIA A100 80GB | 80 GB · 2039 GB/s | 393.69 GB (492%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
| NVIDIA H100 80GB | 80 GB · 3350 GB/s | 393.69 GB (492%) | Memoria insuficiente (OOM) | — |
Parámetros verificados de la arquitectura Transformer
- Checkpoint ID
- deepseek-ai/DeepSeek-R1
- Ollama Tag
- deepseek-r1:671b
- License / Release
- MIT · 2025-Q1
- Topología y atención
- Mezcla de expertos (MoE)
- Mecanismo de atención
- Atención latente multicabeza (MLA)
- Parámetros totales (B)
- 671B
- Parámetros activos / token (B)
- 37B
- Capas ocultas / Tamaño oculto
- 61 / 7168
- Cabezas de consulta / Cabezas KV
- 128Q / 128KV (d=128)
- MLA kv_lora_rank / rope_dim
- 512 / 64
- MoE Routed Experts
- 8 active / 256 total
- Vocab / Max Position
- 129,280 / 163,840
Los formatos cuantizados almacenan factores de escala por bloque y puntos cero junto con pesos enteros empaquetados. Un checkpoint GGUF Q4_K_M de 4 bits promedia 4.85 bits efectivos por parámetro (no 4.00), mientras que Q8_0 promedia 8.50 bpw. En los modelos Mixture-of-Experts, todos los expertos enrutados y compartidos permanecen residentes en memoria para evitar paginación desde el host token a token.
La atención de consulta agrupada estándar asigna 2 × L × H_kv × d_head × S × B × bytes_kv entre capas. La atención latente multicabeza de DeepSeek (MLA) comprime claves y valores en L × (d_kv_lora + d_qk_rope) × S × B × bytes_kv, reduciendo en más de un 90 % la memoria en contextos largos. Los modelos híbridos de ventana deslizante limitan las capas de atención local a min(S, window_size) mientras escalan linealmente las capas globales con S.
Comandos rápidos de vLLM y Ollama para DeepSeek-R1 (671B MoE)
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1 \
--tensor-parallel-size 8 \
--max-model-len 32768 \
--max-num-seqs 8 \
--gpu-memory-utilization 0.80 \
--kv-cache-dtype fp8 \
--enable-expert-parallel \
--enable-prefix-caching \
--port 8000# Save as Modelfile, then run: ollama create deepseek-r1-671b-custom -f Modelfile
FROM deepseek-r1:671b
PARAMETER num_ctx 32768
PARAMETER num_batch 512
PARAMETER flash_attn true
# Environment variables for ollama serve:
# OLLAMA_NUM_PARALLEL=8 OLLAMA_FLASH_ATTENTION=1 OLLAMA_KV_CACHE_TYPE=q8_0 ollama serveComparar modelos hermanos y de escala similar de pesos abiertos
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