01Was es kann
- MIT-Lizenz
- Offenes Referenzmodell für Reasoning
- MATH-500 97.3
- —400+ GB in Q4 – für einen Standard-Laptop oder eine Standard-Workstation nicht machbar
- —Leistungsfähigen Workstations oder Servern vorbehalten
05Installieren
Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.
02Benötigter Speicher
Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.
Welche Hardware eignet sich für DeepSeek R1 671B?
Um DeepSeek R1 671B lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 400 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.
Warum diese Wahl? Unsere vollständige Übersicht zu GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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03Erwartete Geschwindigkeit
Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.
04Öffentliche Benchmarks
Aus Model Cards oder MMLU-Pro-/Community-Quellen übernommene Ergebnisse. Einheit: Anteil korrekter Antworten in %.