Familia DeepSeek · 14B de parámetros

DeepSeek R1 Distill Qwen 14B

R1 destilado con Qwen 14B como modelo base. AIME24 69.7, MATH-500 93.9. Supera a o1-mini en muchos benchmarks.

🇨🇳 DeepSeek·Licencia MIT·Contexto 128k tokens·Fecha de lanzamiento enero de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • AIME24 69.7
  • MATH-500 93.9
  • MIT
  • Supera a o1-mini
Limitaciones que debes conocer
  • —Verboso (CoT)
Arquitectura
Qwen 2.5 14B denso · SFT sobre trazas de R1
Entrenamiento
Distilación del R1 671B.
Ideal para
Razonamiento en estación de trabajoMatemáticasCiencias

05Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$ollama run deepseek-r1:14b
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
9 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
11 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
16 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
28 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 16 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para DeepSeek R1 Distill Qwen 14B?

Para ejecutar DeepSeek R1 Distill Qwen 14B en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 9 GB de VRAM. Una opción para comparar: RTX 5070 12 GB — deja un margen para el sistema y el contexto; verifica la compatibilidad del motor con la GPU.

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

Gama de entrada
~6t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Gama media
~20t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Gama alta
~55t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Benchmarks públicos

Puntuaciones reproducidas desde las model cards o MMLU-Pro / comunitarias. Unidad: % de respuestas correctas.

AIME 2024
69.7
MATH-500
93.9
GPQA
59.1