LLM MIT

DeepSeek R1 32B

32B параметров · Transformer · Контекст 128k · DeepSeek · 2025

Запустить на GPU HuggingFace →

VRAM по точности

Точность VRAM Качество Рекомендация
FP16 64 ГБ Максимальное Для продакшена
FP8 32 ГБ Отличное Оптимально
INT8 32 ГБ Хорошее
INT4/Q4 18 ГБ Приемлемое Для экспериментов

Совместимые GPU

GPU VRAM Поддерживает
Рек. NVIDIA H100 SXM
80 ГБ FP16, FP8, INT8, INT4 Арендовать
NVIDIA H200 SXM
141 ГБ FP16, FP8, INT8, INT4 Арендовать
NVIDIA A100
80 ГБ FP16, FP8, INT8, INT4 Арендовать

Рекомендуемые фреймворки

vLLM llama.cpp Ollama TGI

Быстрый старт

vllm 
docker run --gpus all -p 8000:8000 vllm/vllm-openai:latest \
  --model DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \
  --quantization fp8

Характеристики модели

Технические параметры

Разработчик
DeepSeek
Год выпуска
2025
Параметры
32B
Архитектура
Transformer
Контекстное окно
128,000 токенов
Лицензия
MIT

Применение

Reasoning Code generation Instruction following Math

DeepSeek R1 32B — дистиллированная reasoning-модель, достигающая уровня DeepSeek R1 при значительно меньших требованиях к ресурсам. В fp8 помещается на одном H100 80GB.