DeepSeek R1 Distill Qwen 32B en RTX 5070 Ti (16GB) — VRAM, KV Cache y Velocidad

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (32.76B total, 32.76B activos, GQA Denso) requiere 18.49 GiB para pesos en 4-bit (Q4_K_M), 21.05 GiB totales a 8K de contexto y 27.05 GiB a 32K en RTX 5070 Ti (~8.5 tok/s).

Panel Interactivo de Dimensionamiento

Ver Informe Detallado →
16 GB · 896 GB/s
Supera la Memoria GPU Disponible
Tamaño medido de archivo GGUF HF config.json ↗
Desglose de Asignación de Memoria (GiB) 21.05 GiB (22.6 GB) / 16 GiB (132%)
Pesos del Modelo: 18.49 GiB Caché KV y Estado: 2 GiB Motor y Buffers de Activación: 0.56 GiB RAM de Sistema (CPU): 0 GiB
Memoria GPU Requerida
21.05 GiB
22.6 GB (decimal)
Memoria Hardware Utilizable
15.2 GiB
16 GB (física)
Margen de Seguridad
-5.85 GiB
132% utilización
Velocidad Decode Est.
~8.5 tok/s
32.76B parámetros activos
Velocidad Prefill Est.
~762 tok/s
TTFT Prompt 4K: ~5376 ms
Costo Est. / 1M Tokens
$6.18
GQA Denso · MIT

Hardware Recomendado para Esta Configuración

Mejor GPU Individual
Arc Pro B60 24GB (24GB)
~$599
Mejor Calidad-Precio / Usada
RTX 3090 (24GB)
~$750
Memoria Unificada Apple
Ryzen AI Max+ 395 128GB
~$1,999
Cloud Desde
Vast.ai · $0.19 / h
1x RTX 3090

Comandos de Lanzamiento para Producción

llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF:Q4_K_M \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Simulador de Velocidad en Tiempo Real (TTFT ~5376ms · ~8.5 tok/s)
[DeepSeek R1 Distill Qwen 32B · 21.05 GiB] asignado en la GPU objetivo. Prefill completado; generando tokens en tiempo real a la velocidad calculada...

Comparativa Cloud GPU y TCO Alquilar vs. Comprar

Tarifas públicas verificadas en RunPod, Vast.ai, Vultr y DigitalOcean.

Verificado: 2026-11-04
Amortización de compra
~26.6 meses
Electricidad local est.: $4.26 / mes
Proveedor Instancia Recomendada VRAM Total Tarifa por Hora Costo Mensual Estimado Facturación Desplegar
RunPod 1x RTX 3090 (Nube Comunitaria) 24 GB $0.22 / h $26.75 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗
Vast.ai 1x RTX 3090 (Host Verificado) 24 GB $0.19 / h $22.98 / mes Spot / Bajo demanda Lanzar GPU ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada · $300 Credit*) 48 GB $1.67 / h $203.19 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
Vultr Cloud GPU 1x L40S 48GB (Instancia Dedicada) 48 GB $1.67 / h $203.19 / mes Por hora Lanzar GPU ↗
DigitalOcean 1x RTX 6000 Ada (Instancia Dedicada) 48 GB $1.57 / h $190.91 / mes Por segundo Lanzar GPU ↗

Las tarifas reflejan precios públicos en la fecha de verificación y varían según región y disponibilidad.

Requisitos de VRAM para Fine-Tuning (QLoRA / LoRA / Completo) — DeepSeek R1 Distill Qwen 32B

QLoRA (4b) Supera la Memoria GPU Disponible
24.19 GiB
Pesos del Modelo: 18.49 GiB · Gradientes + Optimizador: 4.59 GiB · Act: 1.11 GiB
GPU Recomendada: Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB)
LoRA (16b) Supera la Memoria GPU Disponible
69.71 GiB
Pesos del Modelo: 61.02 GiB · Gradientes + Optimizador: 7.21 GiB · Act: 1.48 GiB
GPU Recomendada: RTX PRO 6000 Blackwell (96GB)
FT Completo Supera la Memoria GPU Disponible
252.78 GiB
Pesos del Modelo: 61.02 GiB · Gradientes + Optimizador: 189.16 GiB · Act: 2.6 GiB
GPU Recomendada: Instinct MI355X 288GB (288GB)

Diagnóstico de Ingeniería y Guía de Optimización

Veredicto Rápido de Hardware

Una sola RTX 5070 Ti (16GB) no alcanza para cargar DeepSeek R1 Distill Qwen 32B en 4 bits (21.05 GiB a 8K). Usa paralelismo tensorial multi-GPU, offload a RAM o alquila una GPU de mayor capacidad.

Ajuste de KV Cache y Motor

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B utiliza topología GQA Denso (32.76B totales, 32.76B activos por token). Al pasar de 8K a 32K tokens, el caché KV FP16 pasa de 2 GiB a 8 GiB; activar caché KV FP8/Q8_0 ahorra 4 GiB en 32K (total 23.05 GiB).

Escalado de VRAM según Ventana de Contexto (4K a 128K, Pesos 4-bit)

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 20.05 GiB, 8K: 21.05 GiB, 32K: 27.05 GiB, 128K: 51.05 GiB) 4K 20.05 GiB (KV 1 GiB) 8K 21.05 GiB (KV 2 GiB) 32K 27.05 GiB (KV 8 GiB) 128K 51.05 GiB (KV 32 GiB) RTX 5070 Ti (16GB)
Los pesos del modelo permanecen constantes mientras el caché KV crece con la longitud del contexto.

Matriz de Cuantización, Memoria y Velocidad — DeepSeek R1 Distill Qwen 32B @ 8K

Formato de Cuantización Pesos (GiB) Caché KV VRAM Total (GiB) Velocidad Decode Compatibilidad (RTX 5070 Ti) GPU Recomendada Fuente de Datos
Pesos Nativos (BF16 / FP8 / MXFP4 — Sin Pérdida) (BF16) 61.02 GiB 2 GiB 63.58 GiB (68.27 GB) ~1.1 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible RTX PRO 6000 Blackwell (96GB) Tamaño oficial del checkpoint
FP8 / GGUF Q8_0 (8-bit — Casi Sin Pérdida) (Q8_0) 32.43 GiB 2 GiB 34.99 GiB (37.57 GB) ~2.6 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible A40 48GB (48GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q6_K (6-bit — Alta Precisión) (Q6_K) 25.04 GiB 2 GiB 27.6 GiB (29.64 GB) ~4.2 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF Q5_K_M (5-bit — Equilibrado) (Q5_K_M) 21.66 GiB 2 GiB 24.22 GiB (26.01 GB) ~5.7 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Radeon AI PRO R9700 32GB (32GB) Tamaño medido de archivo GGUF
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-bit — Recomendado) (Q4_K_M) 18.49 GiB 2 GiB 21.05 GiB (22.6 GB) ~8.5 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Arc Pro B60 24GB (24GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF IQ4_XS (4.25-bit — Compacto) (IQ4_XS) 16.44 GiB 2 GiB 19 GiB (20.4 GB) ~12.5 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Arc Pro B60 24GB (24GB) Fórmula derivada de config.json
GGUF Q3_K_M (3-bit — Bajo VRAM) (Q3_K_M) 14.84 GiB 2 GiB 17.4 GiB (18.68 GB) ~19.6 tok/s Supera la Memoria GPU Disponible Arc Pro B60 24GB (24GB) Tamaño medido de archivo GGUF
GGUF UD-Q2_K_XL (2-bit — MoE Extremo) (UD-Q2_K_XL) 10.81 GiB 2 GiB 13.37 GiB (14.36 GB) ~47.3 tok/s Cabe con Margen Seguro RTX 4060 Ti 16GB (16GB) Fórmula derivada de config.json

Especificaciones Técnicas y Preguntas Frecuentes

¿Puede RTX 5070 Ti (16GB) ejecutar DeepSeek R1 Distill Qwen 32B?

En cuantización de 4 bits (Q4_K_M) con contexto 8K, DeepSeek R1 Distill Qwen 32B requiere 21.05 GiB de VRAM total (18.49 GiB pesos + 2 GiB caché KV + 0.56 GiB buffers) frente a 15.2 GiB utilizables en RTX 5070 Ti, alcanzando ~8.5 tok/s.

¿Cuánta VRAM necesita DeepSeek R1 Distill Qwen 32B con contexto de 32K?

Con una ventana de contexto de 32.768 tokens, el caché KV ocupa 8 GiB y la memoria GPU total requerida en 4 bits asciende a 27.05 GiB (29.04 GB decimales).

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