DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
DeepSeek 的 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B（8.19B 參數）。以 Q4_K_M 量化、8K 上下文估算約需 6.5 GiB 記憶體。 把 DeepSeek-R1-0528 的思考鏈蒸餾進 Qwen3-8B：能一步步推理，8-bit 量化放得進 12 GB 顯示卡。
最後更新: 2026-10-13
模型資訊
執行方式
ollama run deepseek-r1:8b
所需記憶體
模型權重＋KV 快取＋執行環境開銷，單位 GiB。量化越低越省記憶體，品質略降。
| 量化 | 4K 上下文 | 8K 上下文 | 32K 上下文 |
|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 5.9 GiB | 6.5 GiB | 9.9 GiB |
| Q5_K_M | 6.8 GiB | 7.3 GiB | 10.7 GiB |
| Q6_K | 7.7 GiB | 8.2 GiB | 11.6 GiB |
| Q8_0 | 9.6 GiB | 10.1 GiB | 13.5 GiB |
| FP16 | 17.1 GiB | 17.6 GiB | 21.0 GiB |
哪些硬體跑得動
在 8K 上下文長度下，各硬體放得下的最佳量化版本。 此為估算值，並非實測。請參考估算方法說明。
常見問題
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 需要多少 VRAM／記憶體？
以 8K 上下文估算：Q4_K_M 量化約需 6.5 GiB，Q8_0 約需 10.1 GiB（含模型權重、KV 快取與執行環境開銷）。上下文越長，KV 快取越大。
GeForce RTX 4090 跑得動 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 嗎？
可以。DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 在 GeForce RTX 4090（24 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 17.6 GiB，預估生成速度約每秒 43 個 token。
Mac 可以跑 DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 嗎？
可以。DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 在 M3 Ultra（96 GB）上以 FP16 量化、8K 上下文約需 17.6 GiB，預估生成速度約每秒 33 個 token。
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 可以商用嗎？
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B 採用 MIT 授權。授權允許商業使用（請仍詳閱條款中的限制）。
資料來源
- https://api-docs.deepseek.com/news/news250528
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
- https://huggingface.co/api/models/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B?expand[]=safetensors
- https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B/resolve/main/config.json
- https://ollama.com/library/deepseek-r1/tags