DeepSeek R1 14B çalıştırabilir miyim?
DeepSeek imzalı DeepSeek R1 14B, önerilen 4-bit nicemlemede yaklaşık 16 GB RAM ister (9.0 GB indirme). Donanımın aşağıda anında test ediliyor — hiçbir şey tarayıcından çıkmaz. NVIDIA RTX 3060 12GB üzerinde yaklaşık ~34 tok/s bekleyebilirsin.
Donanım sinyallerin okunuyor…
Gerçek dünya notları
DeepSeek R1 14B bir akıl yürütme (reasoning) modeli, hızlı sohbet arkadaşı değil. 14.8B parametresiyle tam o zahmetli orta noktada duruyor: 4-bit quant yaklaşık 9 GB tutuyor, üstüne bağlam eklediğinizde 12 GB'lık bir kartı taşırıyor ve önerilen minimum 16 GB RAM. RTX 4090 gibi 24 GB'lık bir GPU'da veya yüksek bellekli bir Apple Silicon Mac'te temiz çalışıyor, ama 12 GB'lık bir RTX 3060'ta tam sınırdasınız. MIT lisansı işin kolay tarafı: ticari kullanım dahil özgürce kullanılabiliyor, sağlayıcının dayattığı hiçbir kısıt yok.
Günlük kullanımda yanıt vermeden önce sesli düşünüyor, yani her promptta uzun akıl yürütme token zincirleri bekleyin. RTX 4090'da yaklaşık 95 tok/s alıyorsunuz; bu, akıl yürütmenin akıp gitmesine yetecek kadar hızlı. RTX 3060'ta yaklaşık 34 tok/s'ye, M-Max bir Mac'te ise kabaca 39 tok/s'ye düşüyor ve o uzun düşünme izleri burada yavaş hissettirmeye başlıyor. 128K bağlam gerçek ama pahalı: tamamını doldurmak toplam belleği yaklaşık 31.1 GB'a çıkarıyor; bu da herhangi bir 16 GB'lık kurulumun çok ötesinde. Dolayısıyla 32 GB üstü bir makineniz yoksa çalışma bağlamını ölçülü tutun.
Aynı 14.8B parametreyi taşıyan ama düz sohbeti de kotaran Qwen 3 14B ile kıyaslandığında, R1 14B daha uzmanlaşmış tercih: çok adımlı matematik ve mantıkta genelde elinizi güçlendiriyor, ama basit gidip-gelmelerde fazla ağır kalıyor; orada Qwen daha hızlı ve daha doğrudan oluyor. Öne çıkan özelliği, gerçekten kendi sunucunuzda barındırabileceğiniz bir boyutta şeffaf akıl yürütme sunması. Aynı yaklaşımı daha hafif istiyorsanız, DeepSeek R1 7B parametre sayısını kabaca yarıya indiriyor ve 12 GB'lık bir karta çok daha rahat sığıyor.
Teknik özellikler
Nicemlemeye göre boyut
| Nicemleme | Bit/ağırlık | İndirme | Min RAM | Kalite |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K | 3.35 | 6.2 GB | 12 GB | Belirgin kayıp |
| Q4_K_MÖnerilen | 4.85 | 9.0 GB | 16 GB | Önerilen |
| Q5_K_M | 5.65 | 10.5 GB | 16 GB | Yüksek |
| Q8_0 | 8.5 | 15.7 GB | 24 GB | Orijinale yakın |
| F16 | 16 | 29.6 GB | 48 GB | Orijinal |
Boyutlar parametre sayısı × ağırlık başına bit üzerinden tahmindir; gerçek GGUF sürümleri biraz farklı olabilir. · Veri güncellemesi: 2026-06-11 · Bu sayıları nasıl hesaplıyoruz? →
Bağlam uzunluğuna göre bellek ihtiyacı
| Bağlam | KV önbelleği (tahmini) | Toplam bellek (Q4) |
|---|---|---|
| 4K token | ~0.7 GB | ~9.7 GB |
| 8K token | ~1.4 GB | ~10.4 GB |
| 32K token | ~5.5 GB | ~14.5 GB |
| 128K token | ~22.1 GB | ~31.1 GB |
KV önbelleği bağlam uzunluğuyla büyür — 4K'da sığan model 32K'da belleği doldurabilir. Tahminler grouped-query attention ile FP16 önbellek varsayar; gerçek kullanım çalışma ortamına göre değişir.
Donanıma göre tahmini hız
| Donanım | Bant genişliği | ~Hız |
|---|---|---|
| NVIDIA RTX 3060 12GB | 360 GB/s | ~34 tok/s |
| NVIDIA RTX 4090 24GB | 1008 GB/s | ~95 tok/s |
| Apple M-series (base) | 100 GB/s | ~9 tok/s |
| Apple M-series Pro | 270 GB/s | ~26 tok/s |
| Apple M-series Max | 410 GB/s | ~39 tok/s |
| CPU only (dual-channel DDR5) | 60 GB/s | ~6 tok/s |
Token üretimi bellek bant genişliğiyle sınırlıdır: tok/s ≈ bant genişliği × 0,85 ÷ Q4 model boyutu. Gerçek değerler çalışma ortamına ve bağlam uzunluğuna göre değişir.
Yerel çalıştır
En kolay yol Ollama — tek komutla sohbete başla:
ollama run deepseek-r1:14bKaynaklar ve indirme