以deepseek-r1:14b为例，模型大小是9GB，这就要求显存VRAM不得小于9GB，对应的独立显卡基本就得是12GB...
轻薄本上运行deepseek-ri 14b和32b有多爽?尤其是GPU模式 3780 0 01:50 App Intel Arc A770+A750 双卡推理DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q4量化模型,也能超过10 token/s 999 0 08:00 App A770 自动化运行ollama,deepseek(已部署后) 2.0万 0 15:40 App 普通电脑简单测试DeepSeek 的14b 8b和7b模型 ...
int8量化：14B → 14×1 =14GB（参数）+5GB（KV缓存）≈19GB 32B → 32×1 =32GB（参数）+10G...
DeepSeek-R1 模型有好几种规格,比如1.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b,后面的数字代表模型的参数量,而 b 则是指 “billion” 的意思,也就是十亿,表示这个模型有多少亿个参数: 1.5b 有 15 亿个参数; 7b 是 70 亿个参数; 8b 是 80 亿个参数; 14b 是 140 亿个参数; 32b 是 320 亿个参数; 70b ...
14b 是 140 亿个参数; 32b 是 320 亿个参数; 70b 是 700 亿个参数; 671b 是 6710 亿个参数。 其中,671b 就是指传说中的 “满血版”,性能最强,也就是官网部署的版本。 这样命名并不是 DeepSeek 的独特之处,其他大模型也都是这样命名的,比如说llama: ...
关于DeepSeek-R1的32B参数和14B参数蒸馏模型,以下是一些详细解析: 一、参数规模 32B参数模型:拥有320亿个参数,属于大型语言模型范畴。 14B参数模型:具备140亿个参数,虽然较32B版本小,但在“大模型”范畴内仍具有显著地位。 二、推理能力 32B版本:推理能力强大,能够处理复杂任务,如代码生成、复杂问答、知识推理等。在...
QWQ-32B更小尺寸、更强性能,仅需16G显存,堪比DeepSeek-R1,附最新QwQ-32B实测! 12.4万 82 01:50 App 消费级显卡也能跑!QwQ-32B本地部署教程来了! 3527 1 01:09 App 4070TIS测试Deepseek R1 32B蒸馏模型本地部署 · 速度不快 ·能用· 攻击力很强!
他们选用开源的Qwen模型（14B和32B），通过GRPO强化学习，对其进行了魔鬼式训练。如前所见，这些小模型的推理性能，得到了显著提升。但震撼远不止于此，团队还发现了一些奇怪的现象：Qwen 14B的推理长度随时间「随机」增加，而Qwen 32B的推理长度却在减少。而且，这一切竟发生在奖励机制完全不涉及长度的情况下。传统...
14b 是 140 亿个参数; 32b 是 320 亿个参数; 70b 是 700 亿个参数; 671b 是 6710 亿个参数。 其中,671b 就是指传说中的 “满血版”,性能最强,也就是官网部署的版本。 这样命名并不是 DeepSeek 的独特之处,其他大模型也都是这样命名的,比如说llama: ...
模型的大小基本上就是使用显存的大小，32b 也只是qwen2 的蒸馏，大约20G，4090能跑的极限， 纯CPU跑...