¿Puedo ejecutar DeepSeek R1 14B?

DeepSeek R1 14B es un modelo de razonamiento, no un compañero para chatear rápido. Con sus 14.8B de parámetros se queda en un punto incómodo: una cuantización de 4 bits ronda los 9 GB, lo que se desborda de una tarjeta de 12 GB en cuanto le sumas contexto, y el mínimo recomendado es de 16 GB de RAM. Corre sin problemas en una GPU de 24 GB como una RTX 4090 o en un Mac con Apple Silicon de más memoria, pero en una RTX 3060 de 12 GB estás justo en el límite. La licencia MIT es la parte fácil: de uso libre, incluso comercial, sin ataduras del proveedor.

En el día a día piensa en voz alta antes de responder, así que cuenta con largas cadenas de tokens de razonamiento en cada prompt. En una RTX 4090 obtienes unos ~95 tok/s, lo bastante rápido como para que el razonamiento fluya en pantalla; en una RTX 3060 baja a unos ~34 tok/s y en un Mac M-Max a unos ~39 tok/s, donde esas trazas largas empiezan a sentirse lentas. El contexto de 128K es real pero caro: llenarlo eleva la memoria total a unos 31.1 GB, muy por encima de cualquier configuración de 16 GB, así que mantén el contexto de trabajo moderado salvo que tengas una máquina de 32 GB o más.

Frente a Qwen 3 14B, que tiene el mismo recuento de 14.8B parámetros pero también maneja chat normal, R1 14B es la opción más especializada: por lo general te compensa en matemáticas y lógica de varios pasos, pero resulta excesivo para una conversación de ida y vuelta sencilla, donde Qwen suele ser más rápido y directo. Su rasgo distintivo es el razonamiento transparente en un tamaño que de verdad puedes autoalojar. Si quieres el mismo enfoque más ligero, DeepSeek R1 7B baja a aproximadamente la mitad de los parámetros y entra con más holgura en una tarjeta de 12 GB.