¿Puedo ejecutar DeepSeek R1 1.5B?

DeepSeek R1 1.5B es un modelo de razonamiento destilado, y esa palabra importa: está ajustado para pensar en voz alta a lo largo de un problema en lugar de charlar a la ligera. Con 1.8B de parámetros es diminuto. Una cuantización de 4 bits ronda los 1.1 GB, e incluso la versión de 8 bits ocupa solo 1.9 GB, así que cabe de sobra por debajo de los 3 GB de RAM mínima. Eso significa que corre en cualquier parte: un portátil viejo, una placa tipo Raspberry Pi, un teléfono, o como asistente en segundo plano que apenas toca tu GPU. Descárgalo con ollama run deepseek-r1:1.5b y lo tienes funcionando en segundos.

En el día a día es realmente ágil. En una RTX 3060 puedes esperar unos 280 tokens por segundo, una 4090 se acerca a 785, y un Apple M-series Max se sitúa en torno a 319, así que la respuesta visible depende más de cuánto razona que de la velocidad bruta. Incluso en CPU pura sobre DDR5 logra alrededor de 47 tokens por segundo. El contexto de 128K es la trampa: este modelo gasta tokens en su propia cadena de pensamiento, y llenar esa ventana empuja la memoria total hasta unos 9.7 GB, muy por encima del consumo en reposo. Mantén el contexto de trabajo moderado y déjalo pensar en ráfagas cortas.

Siendo honestos, a este tamaño el razonamiento es irregular en cualquier cosa con varios pasos; sus hermanos mayores DeepSeek R1 7B y R1 8B son mucho más fiables cuando la respuesta de verdad importa, y Qwen 3 1.7B es la mejor opción si lo que quieres es chat sencillo en lugar de razonamiento visible. Donde gana el 1.5B es en alcance: es la forma más pequeña de ver trazas de pensamiento al estilo R1 corriendo en local, y lo hace en hardware donde nada más lo conseguiría. La licencia MIT es el extra: totalmente abierta y de uso comercial gratuito, sin ataduras.