Melhor GPU para DEEPSEEK-R1-DISTILL-32B 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.
Q3 weights (~14GB) plus 32k GQA KV cache push past 16GB. 24GB cards are the practical entry point for this 32B model.
Runs comfortably on 24GB cards at Q4. Strong reasoning performance unconstrained by VRAM.
Full precision requires workstation-grade 48GB+ cards for the weight matrix alone.
Otimizando a configuração para DEEPSEEK-R1-DISTILL-32B
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.