هل يمكنني تشغيل DeepSeek R1 1.5B؟

نموذج DeepSeek R1 1.5B هو نموذج استدلال مُقطَّر، وهذه الكلمة لها وزنها: فهو مضبوط ليفكّر في المسألة خطوة بخطوة بصوت مسموع بدل الدردشة العابرة. بحجم 1.8B معامل يُعدّ صغيرًا جدًا. تبلغ نسخة 4-bit المُكمَّمة نحو 1.1 GB، وحتى بناء 8-bit لا يتجاوز 1.9 GB، فيتسع ضمن أقل من 3 GB من الحد الأدنى للذاكرة. هذا يعني أنه يعمل في أي مكان: حاسوب محمول قديم، أو لوحة من فئة Raspberry Pi، أو هاتف، أو كمساعد خلفي بالكاد يمسّ كرت الرسوميات. نزّله بأمر ollama run deepseek-r1:1.5b وستنطلق خلال ثوانٍ.

في الاستخدام اليومي هو سريع فعلًا. على RTX 3060 توقّع نحو 280 tok/s، وتدفعه بطاقة 4090 إلى ما يقارب 785، بينما يستقر شريحة Apple M-series Max حول 319، فيكون ظهور الردّ مقيَّدًا بطول تفكيره أكثر من السرعة الخام. حتى على المعالج وحده مع ذاكرة DDR5 يحقق نحو 47 tok/s. سياق 128K هو المأزق: هذا النموذج يستهلك الرموز على سلسلة تفكيره الخاصة، وملء تلك النافذة يرفع إجمالي الذاكرة إلى نحو 9.7 GB، أي أبعد بكثير من البصمة في وضع الخمول. أبقِ سياق العمل معتدلًا ودعه يفكّر على دفعات قصيرة.

بصراحة، عند هذا الحجم يكون الاستدلال متفاوتًا في أي مهمة متعدّدة الخطوات؛ فأشقّاؤه الأكبر DeepSeek R1 7B وR1 8B أكثر موثوقية بكثير حين تكون الإجابة مهمّة فعلًا، وQwen 3 1.7B هو الخيار الأفضل إن كنت تريد دردشة بسيطة لا آثار تفكير ظاهرة. ما يتفوّق فيه 1.5B هو الانتشار: فهو أصغر سبيل لرؤية آثار التفكير بأسلوب R1 تعمل محليًا، ويفعل ذلك على عتاد لن يشغّله سواه. ورخصة MIT هي المكافأة، مفتوحة بالكامل ومجانية للاستخدام التجاري بلا أي قيود.