¿Puede NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB ejecutar DeepSeek-R1-Distill-Llama-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-Distill-Llama-8B cabe en NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB con Q8_0 y un contexto de 8192 tokens. Una tarjeta necesita 10,2 GiB disponibles para «Cabe».

Con Q8_0, la mayor longitud de contexto que cabe es de 36.608 tokens.

“Cabe” significa que la comprobación de carga predeterminada --fit de llama.cpp colocaría todas las capas en la GPU: nuestra estimación de los búferes de llama.cpp, más su margen de error, más la reserva de 1 GiB por tarjeta de llama.cpp, está dentro de la memoria contada como disponible. No garantiza que quepa el pico de memoria durante la generación. Cómo se deciden los resultados

Valores actualizados el 19 oct 2026 · Calculadora

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

Memoria disponible necesaria para “Cabe” (X, GiB por tarjeta) y el resultado en NVIDIA GeForce RTX 4060 Ti 16GB.
Cuantización	4096	8192	32.768	131.072
BF16	16,5 GiB Al límite	17,0 GiB Al límite	20,3 GiB No cabe	33,1 GiB No cabe
Q8_0	9,6 GiB Cabe	10,2 GiB Cabe	13,4 GiB Cabe	26,2 GiB No cabe
Q6_K	7,8 GiB Cabe	8,4 GiB Cabe	11,6 GiB Cabe	24,4 GiB No cabe
Q5_K_M	7,1 GiB Cabe	7,6 GiB Cabe	10,8 GiB Cabe	23,6 GiB No cabe
Q4_K_M	6,3 GiB Cabe	6,9 GiB Cabe	10,1 GiB Cabe	22,9 GiB No cabe
Q4_0	6,1 GiB Cabe	6,6 GiB Cabe	9,8 GiB Cabe	22,7 GiB No cabe
IQ4_XS	5,9 GiB Cabe	6,4 GiB Cabe	9,6 GiB Cabe	22,4 GiB No cabe
Q3_K_M	5,5 GiB Cabe	6,0 GiB Cabe	9,3 GiB Cabe	22,1 GiB No cabe
Q2_K	4,7 GiB Cabe	5,3 GiB Cabe	8,5 GiB Cabe	21,3 GiB No cabe

¿Qué tan rápido puede generar?

Con Q8_0, el límite teórico es de aproximadamente 31,8 tokens por segundo (288 GB/s ÷ 9,05 GB leídos por token).

El techo de velocidad es el ancho de banda de memoria dividido entre los bytes leídos por cada token generado. Es un límite superior teórico; las pruebas de rendimiento públicas de llama.cpp suelen alcanzar entre la mitad y cuatro quintos de ese valor, y con modelos pequeños y modelos de mezcla de expertos a menudo alcanzan menos. Pruebas de rendimiento públicas

Alternativas

Otras GPUs de 16 GB en las que DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B cabe

Fuentes

Página del modelo, con todas las cuantizaciones y sus archivos: DeepSeek-R1-Distill-Llama-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-Distill-Llama-8B@6a6f4aa, unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF@615f893
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