スレッド概要
「DeepSeek R1 671B Q4 を動かすためのパラメータと実際の感想」についてのスレッドです。必要メモリや推論速度、実際の使用感などが議論されています。 20件の返信で意見交換されています。
- このトピックには20件の返信、6人の参加者があり、最後に名無しさんにより2年、 11ヶ月前に更新されました。
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名無しさんRedditのr/LocalLLaMAでDeepSeek R1 671B Q4を動かすためのパラメータについての投稿がありました。必要メモリや推論速度、実際の使用感などが議論されています。
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名無しさんこれすごいな。671BのQ4って普通の消費者向けGPUじゃ無理じゃない?
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名無しさんメモリだけで400GB近くいるからね。マルチGPUかクラウドじゃないと厳しいと思う。
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名無しさんでもDeepSeekの性能はすごいらしい。コード生成でかなり優秀って聞いた。
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名無しさん確かにベンチマークではトップクラスだけど、実際のコスパはどうなん?
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名無しさんAPI使うならレートリミットが気になる。ローカルで動かせたらプライバシー面で安心なのに。
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名無しさんその通り。でもQ4でもVRAM消費が半端ないから、個人で運用するのは現実的じゃない。
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名無しさんRedditのスレでは、A100 80GB x4とか必要って言ってたよ。金銭的に無理。
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名無しさんそれでもQ4なら推論速度はまあまあ出るみたいだね。でもファインチューニングは絶対無理。
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名無しさん私はクラウドでサブスクして使ってる。月額高めだけど、自分のPCでやるより安心。
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名無しさんどのサービス使ってる?DeepSeek公式APIが一番安いって聞いたけど。
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名無しさんこのモデル、コード生成特化ってわけじゃなくて汎用も高いみたいね。
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名無しさんでも日本語はやっぱり微妙みたい。ベンチマークは英語ベースだし。
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名無しさんQ4の量子化でどれだけ精度落ちるんだろう?Q8とかと比べてみたい。
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名無しさんGPTQとかGGUFとか量子化方式によっても違うよね。RedditではGGUF派が多かった。
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名無しさん個人的にはMistral系で十分だと思うんだけど、DeepSeekの性能差はあるのかな。
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名無しさん特に長文や複雑な推論だと差が出るって言われてる。でも一般人には過剰かも。
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名無しさんVRAM節約のためにQ2とかにはしたくないな。知能が急に落ちそうで怖い。
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名無しさんこういうデカいモデルを自前で動かせる時代が来るといいんだけどね。
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名無しさん量子化技術の進歩に期待。数年後にはもう少しましになってるかも。
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名無しさんとりあえず動かすだけならColab Proで何とかなるらしいけど、遅すぎて実用にならん。
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