DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B kalkulator TPS

Otwórz wagi DeepSeek 1.8B parametry January 2025

Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..

Obliczone dla tego modelu

818 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Tesla C1080

4 GB · Q8_0 · 20.7 tok/s

Najszybsza karta

B200

1,904 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

818 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
1,904 tok/s 1,142–3,046 · niska pewność	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,904 tok/s 1,142–3,046 · niska pewność	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,520 tok/s 912–2,432 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,520 tok/s 912–2,432 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,216 tok/s 729–1,945 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,164 tok/s 698–1,862 · niska pewność	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,164 tok/s 698–1,862 · niska pewność	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
1,114 tok/s 668–1,782 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
988 tok/s 593–1,581 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
988 tok/s 593–1,581 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
988 tok/s 593–1,581 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
937 tok/s 562–1,500 · niska pewność	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
799 tok/s 480–1,279 · niska pewność	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
799 tok/s 480–1,279 · niska pewność	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
799 tok/s 480–1,279 · niska pewność	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
799 tok/s 480–1,279 · niska pewność	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
799 tok/s 480–1,279 · niska pewność	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
609 tok/s 365–974 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
609 tok/s 365–974 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
507 tok/s 304–812 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
496 tok/s 298–794 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
485 tok/s 291–777 · niska pewność	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
485 tok/s 291–777 · niska pewność	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
485 tok/s 291–777 · niska pewność	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	2.6 GB	Q8_0	Wygodny
485 tok/s 291–777 · niska pewność	H100 CNX NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Mar 2023	2.6 GB	Q8_0	Wygodny

Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja: DeepSeek
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 22 January 2025
Autorzy: DeepSeek-AI, Daya Guo, Dejian Yang, Haowei Zhang, Junxiao Song, Ruoyu Zhang, Runxin Xu, Qihao Zhu, Shirong Ma, Peiyi Wang, Xiao Bi, Xiaokang Zhang, Xingkai Yu, Yu Wu, Z.F. Wu, Zhibin Gou, Zhihong Shao, Zhuoshu Li, Ziyi Gao, Aixin Liu, Bing Xue, Bingxuan Wang, Bochao Wu, Bei Feng, Chengda Lu, Chenggang Zhao, Chengqi Deng, Chenyu Zhang, Chong Ruan, Damai Dai, Deli Chen, Dongjie Ji, Erhang Li, Fangyu…

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation
Model bazowy: Qwen2.5-Math-1.5B

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 1.8B
Dane treningowe: 24,000,000,000 tokens
Epoki: 2

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Jak to zostało ustalone: Operation counting
Dostosowywanie obliczeń: 5.1 × 10²⁰ FLOP

Dostępność

Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.

Wagi: Open — downloadable
Dostęp do modelu: Open weights (unrestricted)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: deepseek-ai

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Zapisz pewność: Speculative

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Strona sprzętowa

Minimalna karta

Tesla C1080

Pamięć potrzebna

2.6 GB

Najszybszy

1,904 tok/s

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B osiąga liczbę parametrów równą 1.8B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 818.

Na niskim końcu obsługiwane jest przez Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB, uruchomienie go przy kompresji Q8_0 i produkując około 20.7 tokeny na sekundę

Najwyższa półka to B200, generowanie w przybliżeniu 1,904 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B został opublikowany przez DeepSeek, w kraju zapisanym jako China, podczas January 2025. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation.

Zamiast być trenowanym od podstaw, pochodzi z Qwen2.5-Math-1.5B. Większość modeli w tej skali jest dostosowywana z istniejącej bazy, a nie tworzona od zera.

Otwarte wagi to powód, dla którego ta strona znajduje się w kalkulatorze, a nie tylko w katalogu: jest to model, który możesz faktycznie mieć. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją deepseek-ai.

Czytanie wskaźników przepustowości

Mediana wyniku wynosi około 53.5 tokenów na sekundę 792 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Pamięć tutaj jest szacowana na podstawie rozmiaru, a nie obliczana z architektury, która nie jest zarejestrowana dla tego modelu — liczby są wskazujące, a nie dokładne.

Jak to zostało wytrenowane

Zbiór treningowy trwał około 24,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Zacznij od kolumny pamięci

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, potrzebując około 2.6 GB przy kompresji Q8_0. Pojemność to brama — karta albo ją trzyma, albo nie.
02

Dopasuj kontekst do swojego rzeczywistego użycia

Rozmowa zajmuje pamięć również, i rośnie w miarę trwania. Ustaw suwak na długość, której się spodziewasz, ponieważ przy długim kontekście karta, która łatwo obsługuje krótkie pytania, może zostać odrzucona przez DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.
03

Zdecyduj, ile kompresji zaakceptujesz

Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić., osiągnięcie kompresji Q8_0 na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 1,904 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
06

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B.

Odpowiedzi

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B — częste pytania

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 1.8B. 1.78B (safetensors). Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez DeepSeek, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w January 2025.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling/generation, Quantitative reasoning, Question answering, Mathematical reasoning, Code generation. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją deepseek-ai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Tylko przez odciążenie, co zwykle jest fałszywą oszczędnością: część trzymana w pamięci systemowej spowalnia cały proces. Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 818. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

To są szacunki z rzeczywistymi marginesami błędu, a każdy z nich mógłby rozsądnie wypaść gdziekolwiek w swoim opublikowanym zakresie w zależności od używanego uruchomienia. Najszybszy wynik tutaj: 1,142–3,046 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Tesla C1080, o pojemności pamięci 4 GB. Uruchamia model przy kompresji Q8_0 używając około 2.6 GB, i produkuje w przybliżeniu 20.7 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 818.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 1,904 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 792.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 2.6 GB przy kompresji Q8_0, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 2.6 GB i generując w przybliżeniu 355 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 2.6 GB i generując w przybliżeniu 217 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 2.6 GB i generując w przybliżeniu 269 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 2.6 GB i generując w przybliżeniu 319 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B— czy jest open weight?

Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.

Wszystkie modele AI