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DeepSeek·Reasoning·MIT·DeepSeek·2025

DeepSeek-R1 671B (MoE): hardware e adequação ao negócio

  • Reasoning
  • Code
  • Long context

O DeepSeek-R1 completo, incluído para ancorar o topo do patamar de raciocínio. Apenas as variantes destiladas são realistas para implementação local num único equipamento. Os valores são provisórios.

Parâmetros
~671B (≈37B active, MoE)
Contexto
~128K tokens
Implantação
cloud
VRAM a 4 bits
~400GB

Para que serve o DeepSeek-R1 671B (MoE)

  • Raciocínio de fronteira, auto-alojado à escala
  • Análise de nível de investigação
raciocínio de fronteiraeficiência MoElicença MIT

Melhores opções de quantização

Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.

Quant.~MemóriaQuando usar
Q4_K_M~400GBMelhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente.
Q8_0~700GBMaior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits.
FP16~1340GBPrecisão completa; maior pegada, melhor qualidade.

Executar o DeepSeek-R1 671B (MoE) localmente

Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.

$ ollama run deepseek-r1:671b
Repositório Hugging Face
deepseek-ai/DeepSeek-R1

Hardware compatível

Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o DeepSeek-R1 671B (MoE), primeiro os que melhor se adequam.

  • Supermicro 8x H100 SuperServer
    Supermicro · AI Servers

    Cabe em Q4_K_M (~400GB) com ~163.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.

    Q4_K_M · ~400GBCorre bem
  • Dell PowerEdge XE9680
    Dell · AI Servers

    Cabe em Q4_K_M (~400GB) com ~163.2GB de margem — cerca de 1 instância em simultâneo.

    Q4_K_M · ~400GBCorre bem
  • AMD Instinct MI300X
    AMD · Datacenter GPUs

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~169GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • NVIDIA H200 (141GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~124.1GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • Cloud H200 141GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~124.1GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • NVIDIA H100 (80GB)
    NVIDIA · Datacenter GPUs

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~70.4GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • Cloud H100 80GB (profile)
    Cloud · Cloud GPU Profiles

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~70.4GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • HP Z8 Fury G5 Workstation
    HP · AI Workstations

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~84.5GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • Lenovo ThinkStation PX Workstation
    Lenovo · AI Workstations

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~84.5GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado
  • Supermicro AI Workstation
    Supermicro · AI Workstations

    Mesmo a quantização mais pequena (~400GB) excede a memória utilizável (~84.5GB). Escolha um modelo mais pequeno ou opte por hardware superior.

    Não recomendado

Use dentro do AI Business OS

DeepSeek-R1 671B (MoE) adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:

Um modelo é apenas o motor. Dentro do AI Business OS é envolvido com permissões, ferramentas, conectores, RAG e auditoria para que possa fazer trabalho de negócio em segurança — veja como funciona o AI Business OS →

Perguntas frequentes

Que hardware preciso para executar o DeepSeek-R1 671B (MoE)?+

A 4 bits precisa de cerca de ~400GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a Supermicro 8x H100 SuperServer. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.

Que quantização devo usar para o DeepSeek-R1 671B (MoE)?+

Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.

Devo executar o DeepSeek-R1 671B (MoE) localmente ou na nuvem?+

Para o DeepSeek-R1 671B (MoE) recomenda-se nuvem / API. O seu tamanho ou modelo de alojamento tornam a nuvem a opção prática; combine-o com modelos locais mais pequenos para o trabalho privado diário.

Outros tamanhos na família DeepSeek

Todos os modelos DeepSeek →

Mesma família, tamanho diferente. Escolha a variante que se adapta ao seu hardware.

Modelos relacionados

Opções semelhantes — modelos da mesma família e de tamanho mais próximo do mesmo tipo.

Use o DeepSeek-R1 671B (MoE) dentro do seu AI Business OS

A BrainOutput ajuda-o a executar o DeepSeek-R1 671B (MoE) como um agente de negócio privado — envolvido com as ferramentas, conectores, RAG e salvaguardas de que precisa para fazer trabalho real em hardware que você controla.