DeepSeek-R1-Zero 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-Zero?
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
- 20 January 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
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
- tokens
671B total 37B activated https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-R1/tree/main
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
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
- Confianza de registro
- Confident
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
- 28 November 2025
Qué significan los números
El lado de hardware
DeepSeek-R1-Zero 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.
Acerca de este modelo
DeepSeek-R1-Zero fue publicado por DeepSeek, en el país registrado como China, durante January 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.
Se basa en 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.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para DeepSeek-R1-Zero
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
Lee la cifra de MEMORIA primero
Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de DeepSeek-R1-Zero. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. DeepSeek-R1-Zero.
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03
Elige cuán lejos lo comprimirás.
La columna de cuantización varía por tarjeta, porque una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa.. 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-Zero. 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
Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de DeepSeek-R1-Zero. 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
Abre la tarjeta que has elegido.
Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de DeepSeek-R1-Zero.
Respuestas
DeepSeek-R1-Zero — preguntas comunes
DeepSeek-R1-Zero— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en January 2025.
DeepSeek-R1-Zero— ¿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. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
DeepSeek-R1-Zero— ¿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-Zero— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. 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-Zero— ¿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-Zero— ¿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-Zero— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. 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-Zero— ¿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-Zero— ¿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-Zero— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepSeek, basado en China, una organización categorizada como industry.
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.