¿Puede NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti ejecutar DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B?

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-Qwen-14B cabe en NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti con Q5_K_M y un contexto de 8192 tokens. Una tarjeta necesita 12,7 GiB disponibles para «Cabe».

Con Q5_K_M, la mayor longitud de contexto que cabe es de 9216 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): 12,88 GiB por tarjeta = 16 GiB nominales − 1054 MiB (la mayor diferencia entre el valor nominal y el total indicado, medida en GPUs de consumo y de estación de trabajo de este perfil; se usa porque ningún registro público indica el total propio de esta GPU) − 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 asumen la configuración predeterminada de la tarjeta gráfica. No se contemplan los ajustes que reducen la memoria utilizable (por ejemplo, ECC, en las tarjetas que lo admiten).

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 5070 Ti.
Cuantización	4096	8192	32.768	131.072
F16	29,5 GiB No cabe	30,3 GiB No cabe	35,1 GiB No cabe	54,3 GiB No cabe
Q8_0	16,7 GiB Al límite	17,5 GiB Al límite	22,3 GiB No cabe	41,4 GiB No cabe
Q6_K	13,4 GiB Al límite	14,2 GiB Al límite	18,9 GiB Al límite	38,1 GiB No cabe
Q5_K_M	11,9 GiB Cabe	12,7 GiB Cabe	17,5 GiB Al límite	36,6 GiB No cabe
Q4_K_M	10,5 GiB Cabe	11,3 GiB Cabe	16,1 GiB Al límite	35,2 GiB No cabe
Q3_K_M	9,0 GiB Cabe	9,8 GiB Cabe	14,5 GiB Al límite	33,7 GiB No cabe
Q2_K	7,5 GiB Cabe	8,3 GiB Cabe	13,1 GiB Al límite	32,2 GiB No cabe

¿Qué tan rápido puede generar?

Con Q5_K_M, el límite teórico es de aproximadamente 77,4 tokens por segundo (896 GB/s ÷ 11,58 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-Qwen-14B cabe

Fuentes

Página del modelo, con todas las cuantizaciones y sus archivos: DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
Página de la GPU, con cada especificación y sus fuentes: NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti
Archivos del modelo en Hugging Face (revisiones fijadas): deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B@1df8507, unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B-GGUF@7b05b58
Tamaño de memoria de NVIDIA GeForce RTX 5070 Ti según: Wikipedia: List of Nvidia graphics processing units (CC BY-SA 4.0), GetDeploying GPU Models (CC BY 4.0)
Metodología