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Kann NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B ausführen?

Diese Seite wurde automatisch von einer KI geschrieben und übersetzt und von Software anhand ihrer Quellen geprüft, ohne menschliche Bearbeitung. Die Spezifikationen stammen aus den angegebenen Quellen; Speicherbedarf und Geschwindigkeiten sind Schätzungen, die mit veröffentlichten Formeln berechnet wurden. Wie wir KI nutzen

Passt Nach der Standard-Ladeprüfung von llama.cpp passt DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B bei Q5_K_M und einem Kontext von 8.192 Tokens auf NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB. Eine Karte benötigt dafür 12,7 GiB verfügbaren Speicher, damit das Ergebnis „passt“ lautet.

Bei Q5_K_M beträgt die längste Kontextlänge, die passt, 14.336 Tokens.

„Passt“ bedeutet: Die standardmäßige --fit-Ladeprüfung von llama.cpp würde alle Layer auf der GPU platzieren. Unsere Schätzung der Puffer von llama.cpp, plus deren Fehlermarge, plus die Reserve von 1 GiB pro Karte bei llama.cpp liegt innerhalb des als verfügbar gezählten Speichers. Es ist keine Zusage, dass der Spitzenspeicherbedarf während der Generierung passt. Wie Ergebnisse bestimmt werden

Werte aktualisiert am 19. Okt. 2026 · Rechner

Laufzeitprofil: llama.cpp, CUDA-Backend (dedizierte NVIDIA-GPU), alle Layer auf der GPU, Flash Attention an, Micro-Batch (-ub) 512, F16-KV-cache, Kontextlänge (-c) wie angezeigt; „Passt“ wird mit den 4 parallelen Sequenzen beurteilt, die llama-server standardmäßig nutzt (-np auto, einheitlicher KV-Cache), „Passt nicht“ mit 1 Sequenz; unbelastete GPU, ohne andere Programme, die ihren Speicher nutzen.

Als verfügbar für „Passt“ gezählter Speicher (C_low): 13,88 GiB pro Karte = 16 GiB nominal − 5 MiB (nominal abzüglich der Gesamtmenge, die llama.cpp in öffentlichen Logs für diese GPU gemeldet hat) − 2.112 MiB (die größte Start- und Laufzeitbelegung in den öffentlichen Logs dieses Profils), abgerundet auf ein Vielfaches von 64 MiB.

Diese Ergebnisse gelten für die Konfiguration aus öffentlichen Logs, in der llama.cpp für diese GPU 16.379 MiB Gesamtspeicher gemeldet hat. Einstellungen, die den nutzbaren Speicher verringern (zum Beispiel ECC, sofern die Karte es unterstützt), sind nicht berücksichtigt.

Speicher für „Passt nicht“ (C_high): der volle Speicher von 16 GiB pro Karte. Laufzeitprofile und ihre Messungen

Benötigter Speicher nach Quantisierung und Kontextlänge

Verfügbarer Speicher, der für „Passt“ nötig ist (X, GiB pro Karte), und das Ergebnis auf NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB.
Quantisierung4.0968.19232.768131.072
F16 29,5 GiB Passt nicht30,3 GiB Passt nicht35,1 GiB Passt nicht54,3 GiB Passt nicht
Q8_0 16,7 GiB Grenzwertig17,5 GiB Grenzwertig22,3 GiB Passt nicht41,4 GiB Passt nicht
Q6_K 13,4 GiB Passt14,2 GiB Grenzwertig18,9 GiB Grenzwertig38,1 GiB Passt nicht
Q5_K_M 11,9 GiB Passt12,7 GiB Passt17,5 GiB Grenzwertig36,6 GiB Passt nicht
Q4_K_M 10,5 GiB Passt11,3 GiB Passt16,1 GiB Grenzwertig35,2 GiB Passt nicht
Q3_K_M 9,0 GiB Passt9,8 GiB Passt14,5 GiB Grenzwertig33,7 GiB Passt nicht
Q2_K 7,5 GiB Passt8,3 GiB Passt13,1 GiB Passt32,2 GiB Passt nicht

Wie schnell kann es generieren?

Bei Q5_K_M liegt die theoretische Obergrenze bei etwa 24,9 Tokens pro Sekunde (288 GB/s ÷ 11,58 GB Lesevolumen pro Token).

Die Geschwindigkeitsobergrenze ergibt sich aus der Speicherbandbreite geteilt durch die pro erzeugtem Token gelesenen Bytes. Sie ist eine theoretische Obergrenze; öffentliche llama.cpp-Benchmarks erreichen typischerweise etwa die Hälfte bis vier Fünftel davon, kleine Modelle und Mixture-of-Experts-Modelle oft weniger. Öffentliche Benchmarks

Alternativen

Andere GPUs mit 16 GB, auf denen DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B passt

Quellen