Melhor GPU para DEEPSEEK-R1-DISTILL-14B localmente
Preços em tempo real e recomendações de hardware atualizados para julho de 2026.
Ajustar comprimento do contexto
Deslize para tamanhos populares ou digite um valor manualmente.
Fits on entry-level 8GB cards for basic usage. Context and token speed will be constrained but functional.
Runs smoothly on 12GB–16GB cards with good context headroom. The ideal price-to-performance tier.
Near-lossless precision. Weights alone need ~16GB, so 24GB cards give breathing room for context.
Otimizando a configuração para DEEPSEEK-R1-DISTILL-14B
Recomendações de quantização
Para tarefas diárias de programação e raciocínio, o Q4_K_M (quantização de 4 bits) oferece o melhor equilíbrio entre qualidade e eficiência de memória: reduz os requisitos de memória em mais de 70% com uma perda de qualidade mínima em comparação com FP16. Os ajustes Q8 e superiores preservam mais fidelidade ao custo de um uso de VRAM significativamente maior, o que pode forçar o descarregamento de camadas e reduzir o desempenho.
Software local recomendado
Recomendamos usar o Ollama como o executor principal para inferência local devido ao seu particionamento de GPU automatizado e otimizações de cache de contexto. Para ajustes avançados ou partições de quantização, o llama.cpp compilado nativamente com Flash Attention fornece o melhor controle granular.
▸Como as velocidades de tokens são estimadas
Como calculamos o Índice de Valor da GPU e normalizamos os dados de mercado.
Leitura (Prefill)
A consulta é processada em uma única passagem paralela. Isso é limitado por capacidade de computação: satura os tensor cores da GPU.
Decodificação (Geração)
Cada novo token exige carregar todos os pesos ativos do modelo a partir da VRAM. Isso é limitado pela largura de banda de memória: a GPU para aguardando dados em vez de computar.
Pesos = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15 de sobrecarga. Cachê KV por passo = activeParams × multiplicador × contextK.
Fatores de utilização por arquitetura
Esquerda: fator de decodificação — Direita: fator de leitura
Fontes de dados
Os TFLOPS e a largura de banda de memória são lidos do banco de dados de GPUs. Se ausentes, a largura de banda recorre a uma lista predefinida.
Limitações
Estas são estimativas analíticas, não resultados de testes reais. Use-as como uma comparação relativa, não como uma garantia absoluta de desempenho.