DeepSeek-R1 の必要VRAM

推論ブームの火付け役となった旗艦(データセンター級)。公開から時間が経った今も利用・検索が非常に多い定番。家庭のPCで試すなら蒸留版のR1-Distill-Qwen-14Bへ。

684.53B / 61層 / GQA 128ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

DeepSeek-R1とは

DeepSeek-R1は、DeepSeekが公開するDeepSeek系のデータセンター級(684.53Bパラメータ)オープンモデルです。数百B〜1T規模のフラッグシップで、個人のローカル実行は対象外です(参考収載)。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約936万件・いいね13,502件 — ダウンロード数は当サイト収録34モデル中6位です(2026-07-24時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

DeepSeek-R1の必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約415GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約0.6GB、システム予約と合わせて合計約417.1GBです。 単一のコンシューマGPUに◎(快適)となるクラスはなく、実行はクラウドGPUが現実的です。 迷ったらQ4_K_M(合計約417.1GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約729.4GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

MLA(圧縮KVキャッシュ)採用: 8Kトークン時のKVキャッシュは約0.6GB — 標準的なGQA構成なら約14.3GB相当のところを大幅に圧縮しており、長文でもメモリが伸びにくい設計です。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0.1GB、8Kで約0.6GB、32Kまで広げると約2.3GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

生成速度はメモリ帯域律速です。Q4_K_Mの重み415GBに対する理論上限は、RTX 3060 12GB(360GB/s)で約1 tokens/秒、RTX 4090(1008GB/s)で約2 tokens/秒 — 実効はオーバーヘッドの分これより下がります。

動かすには

この規模はコンシューマ環境の外なので、クラウドGPUでの実行が入口になります。 RunPodでの始め方(手順ガイド)

同クラスの選択肢

GLM-5.2(753B) / DeepSeek-V4-Pro(862B) / Kimi K2.6(1058B)

▶ あなたのPCを自動判定する(スペック送信なし・ブラウザ内完結)