¿Puede NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB ejecutar DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B?
Esta página fue escrita y traducida automáticamente por IA y verificada por software con respecto a sus fuentes, sin edición humana. Las especificaciones provienen de las fuentes indicadas; los requisitos de memoria y las velocidades son estimaciones calculadas con fórmulas publicadas. Cómo usamos la IA
Cabe Según la comprobación de carga predeterminada de llama.cpp, DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B cabe en NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB con Q8_0 y un contexto de 8192 tokens. Una tarjeta necesita 10,4 GiB disponibles para «Cabe».
Con Q8_0, la mayor longitud de contexto que cabe es de 31.744 tokens.
Perfil de ejecución: llama.cpp, motor de ejecución CUDA (GPU discreta NVIDIA), todas las capas en la GPU, Flash Attention activado, micro-lote (-ub) 512, KV cache F16, contexto (-c) según se indica; «Cabe» se determina con las 4 secuencias paralelas predeterminadas de llama-server (-np auto, KV cache unificada) y «No cabe» con 1 secuencia; GPU inactiva, sin otros programas que usen su memoria.
Memoria contada como disponible para «Cabe» (C_low): 13,88 GiB por tarjeta = 16 GiB nominales − 5 MiB (nominal menos el total que llama.cpp indicó para esta GPU en registros públicos) − 2112 MiB (el mayor uso de arranque y de ejecución observado en los registros públicos de este perfil), redondeado hacia abajo a un múltiplo de 64 MiB.
Estos resultados se aplican a la configuración observada en registros públicos, en la que llama.cpp indicó 16.379 MiB de memoria total para esta GPU. No se cubren los ajustes que reducen la memoria utilizable (por ejemplo, ECC, si la tarjeta lo admite).
Memoria usada para «No cabe» (C_high): los 16 GiB completos por tarjeta. Perfiles de ejecución y sus mediciones
Memoria necesaria por cuantización y longitud de contexto
| Cuantización | 4096 | 8192 | 32.768 | 131.072 |
|---|---|---|---|---|
| BF16 | 16,7 GiB Al límite | 17,3 GiB Al límite | 20,9 GiB No cabe | 35,4 GiB No cabe |
| Q8_0 | 9,8 GiB Cabe | 10,4 GiB Cabe | 14,0 GiB Al límite | 28,4 GiB No cabe |
| Q6_K | 8,0 GiB Cabe | 8,6 GiB Cabe | 12,2 GiB Cabe | 26,6 GiB No cabe |
| Q5_K_M | 7,2 GiB Cabe | 7,8 GiB Cabe | 11,4 GiB Cabe | 25,8 GiB No cabe |
| Q4_K_M | 6,5 GiB Cabe | 7,1 GiB Cabe | 10,7 GiB Cabe | 25,1 GiB No cabe |
| Q4_0 | 6,2 GiB Cabe | 6,8 GiB Cabe | 10,5 GiB Cabe | 24,9 GiB No cabe |
| IQ4_XS | 6,0 GiB Cabe | 6,6 GiB Cabe | 10,2 GiB Cabe | 24,7 GiB No cabe |
| Q3_K_M | 5,7 GiB Cabe | 6,3 GiB Cabe | 9,9 GiB Cabe | 24,3 GiB No cabe |
| Q2_K | 4,9 GiB Cabe | 5,5 GiB Cabe | 9,1 GiB Cabe | 23,5 GiB No cabe |
¿Qué tan rápido puede generar?
Con Q8_0, el límite teórico es de aproximadamente 31,1 tokens por segundo (288 GB/s ÷ 9,25 GB leídos por token).
Alternativas
Otras GPUs de 16 GB en las que DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B cabe
Fuentes
- Página del modelo, con todas las cuantizaciones y sus archivos: DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
- Página de la GPU, con cada especificación y sus fuentes: NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB
- Archivos del modelo en Hugging Face (revisiones fijadas): deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B@6e8885a, unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF@eb48357
- Tamaño de memoria de NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB según: Wikipedia: GeForce RTX 40 series (CC BY-SA 4.0), GetDeploying GPU Models (CC BY 4.0)
- Metodología