ファミリー DeepSeek · 70B パラメータ

DeepSeek R1 Distill Llama 70B

R1 は Llama 3.3 70B で蒸留されています。ワークステーション上で境界推論が可能。ダブルライセンス (Llama + DeepSeek) です

🇨🇳 DeepSeek·ライセンス Llama 3.3 Community + DeepSeek·コンテキスト 125k tokens·公開日 2025年1月·128 GBの範囲に収まる GIGABYTE AI TOP ATOM← カタログ

01できること

長所
  • ワークステーションで動く最先端の推論モデル
  • 128k ctx
  • SFTのみで学習した70Bモデルを上回る
知っておくべき限界
  • —ダブルライセンス (Llama 3.3 Community + DeepSeek)
  • —HFでアクセス制限あり(Llama)
アーキテクチャ
Llama 3.3の密なモデル · R1の推論トレースから蒸留したSFT
トレーニング
R1 671Bから蒸留された
おすすめの用途
ワークステーション向けの推論エージェント

05インストール

インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。

$ollama run deepseek-r1:70b
⚠
初回ダウンロード:選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。

02必要なメモリ

このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値(4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む)。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。

Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
40 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
48 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
75 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
140 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 64 RAM(GB) このモデルを低速で実行するための最低要件。

DeepSeek R1 Distill Llama 70Bに必要なハードウェアは?

DeepSeek R1 Distill Llama 70BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 40 GB程度が必要です。比較候補:GMKtec EVO-X2 64GB / 1TB (Ryzen AI Max+ 395) — システムとコンテキスト用のメモリに余裕を持たせ、推論エンジンがGPUに対応していることを確認してください。

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03予想速度

Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。

エントリーレベル
~1t/s
GTX 1650、RX 6600、MBA M2 8GB
ミッドレンジ
~6t/s
RTX 4060、4070、MBP M3 Pro
ハイエンド
~20t/s
RTX 4090、M4 Max、Radeon 7900

04パブリックベンチマーク

スコアはモデルカード、またはMMLU-Pro/コミュニティの資料から転載したものです。単位:正答率(%)。

AIME 2024(pass@1)
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