هل يمكنني تشغيل DeepSeek R1 32B؟

نموذج DeepSeek R1 32B هو نموذج استدلال موجَّه لمن يريد تنفيذ سلاسل التفكير (chain-of-thought) محليًا بدلًا من الدردشة السريعة. فبحجم 32.8B معامل، لا يُعد تنزيلًا عابرًا: يبلغ حجم النسخة المكمَّمة بدقة 4-bit نحو 19.9 GB، وتحتاج إلى 32 GB من ذاكرة RAM على الأقل لتشغيله بأريحية. ولن يتسع على بطاقة بسعة 12 GB مثل RTX 3060، لذا فأنت عمليًا أمام بطاقة GPU بسعة 24 GB، أو جهاز Mac بمعالج Apple Silicon وذاكرة كبيرة، أو محطة عمل بذاكرة نظام وفيرة. وإن توفّر لديك هذا العتاد، فهو من أفضل نماذج الاستدلال مفتوحة الأوزان التي يمكنك استضافتها ذاتيًا.

في الاستخدام اليومي يفكّر بصوت مسموع قبل الإجابة، وهذا هو جوهره لكنه أيضًا ثمنه: كل رد يستهلك رموزًا (tokens) في الاستدلال، لذا فالسرعة الخام أمر مهم. على بطاقة RTX 4090 يمكنك توقّع نحو 43 tok/s بدقة 4-bit، وهي سرعة كافية لإبقاء تدفق التفكير الظاهر قابلًا للقراءة؛ أما على Apple M Max فتنخفض إلى نحو 18 tok/s، وعلى معالج CPU مع ذاكرة DDR5 تزحف عند نحو 3 tok/s، وهي صالحة للمهام الدُّفعية لكنها ليست تفاعلية. ونافذة السياق 128K سخية، لكن ملأها مكلف هنا: عند النافذة الكاملة ترتفع الذاكرة الإجمالية إلى نحو 51.6 GB، فخطّط لجهاز ضخم أو أبقِ السياق معتدلًا.

مقارنةً بـ Qwen 3 32B، وهو بالحجم نفسه ويتعامل أيضًا مع الاستدلال، يميل DeepSeek R1 32B إلى الإفراط في التداول الصريح خطوة بخطوة، بينما يبدو Qwen 3 32B عمومًا أكثر توازنًا في الأعمال المختلطة بين الدردشة والاستدلال. وأبرز سمات R1 32B هي أثر الاستدلال المرئي ذاك: في الرياضيات والمنطق والمسائل متعددة الخطوات حيث تريد رؤية عمل النموذج والتحقق منه، يصعب التفوق عليه عند هذا الحجم. ويُطرح برخصة MIT، فيمكنك استخدامه تجاريًا وفي بيئة الإنتاج دون الشروط الخاصة بمزوّدين معيّنين التي ترافق بعض العائلات مفتوحة الأوزان.