DeepSeek-R1 (May 2025) calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
¿Qué GPU pueden ejecutar? DeepSeek-R1 (May 2025)?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
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Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- DeepSeek
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 28 May 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering
- Modelo base
- DeepSeek-V3
- Formato numérico
- FP8
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 671B
- Datos de entrenamiento
- 14,800,000,000,000 tokens
671B total 37B activated https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 4 × 10²⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
- Computación de ajuste fino
- 6.1 × 10²³ FLOP
Estimates by Ege Erdil in Gradient Updates: https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-deepseek-r1 "A dataset size of 14.8 trillion tokens is reasonable and in line with other models of this scale. Assuming that’s valid, the pretraining of this model would have required 6 * (37 billion) * (14.8 trillion) = 3e24 FLOP. If we assume DeepSeek’s training cluster consists of H800s with the PCIe form factor, then each should be capable of 1.5e15 FP8 per second, and the implied model FLOP…
6.1e23 FLOP from these estimations: https://epoch.ai/gradient-updates/what-went-into-training-deepseek-r1
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Costo de cómputo
- $6,770,000
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- Unreleased
- Hugging Face
- deepseek-ai
MIT licensed https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Probablemente por encima de 10²³ FLOP
- Yes
- Por qué se rastrea
- Training cost,SOTA improvement
- Confianza de registro
- Confident
Best score on SuperCLUE Math6o in Jan 2025 https://www.superclueai.com/
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
- Última actualización
- 11 February 2026
Qué significan los números
Lo que se necesita para ejecutar este modelo
DeepSeek-R1 (May 2025) llega a un recuento de parámetros de 671B. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 0.
Fondo
DeepSeek-R1 (May 2025) fue publicado por DeepSeek, en el país registrado como China, durante May 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering.
En lugar de ser entrenado desde cero, se deriva de DeepSeek-V3. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.
Los pesos publicados significan que el modelo se ejecuta en tu máquina en lugar de en la de alguien más, lo que hace que la pregunta sobre hardware a continuación sea respondible. En Hugging Face está publicado bajo la organización deepseek-ai.
Entrenamiento y procedencia
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 4 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 14,800,000,000,000 tokens de texto
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: training cost,SOTA improvement.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para DeepSeek-R1 (May 2025)
La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..
-
01
Comienza desde la columna de memoria
Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra DeepSeek-R1 (May 2025). La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Las conversaciones más largas consumen memoria además de lo que los pesos necesitan. Mueve el control deslizante a tu longitud de trabajo real antes de confiar en cualquier fila para DeepSeek-R1 (May 2025).
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03
Decide cuánto compresión aceptarás
La compresión es lo que hace que un modelo quepa en tarjetas más pequeñas, a costa de cierta precisión.. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
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04
Compara tokens por segundo, no especificaciones
La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. DeepSeek-R1 (May 2025). No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
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05
Lee la columna de ajuste al final
La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de DeepSeek-R1 (May 2025). Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
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06
Mira qué más ejecuta esa tarjeta
Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para DeepSeek-R1 (May 2025).
Respuestas
DeepSeek-R1 (May 2025) — preguntas comunes
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Dónde puedo descargarlo?
Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización deepseek-ai. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.
DeepSeek-R1 (May 2025)— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4 × 10²⁴ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 147.5 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Cada tarjeta se muestra ejecutando la copia menos comprimida que puede contener. El número de niveles de compresión distintos entre las tarjetas que lo soportan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: el rango debajo de cada cifra. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 671B. 671B total 37B activated https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepSeek, basado en China, una organización categorizada como industry.
DeepSeek-R1 (May 2025)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en May 2025.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.