DeepSeek R1 1.5B/7Bを8GB RAMのノートPCで動かした実測データと最適化手順

[名無しさん]

Redditのr/LocalLLaMAにて、8GB RAMの標準的なノートPCでDeepSeek R1（1.5Bと7B）を動かしたという投稿がありました。ベンチマーク結果や最適化の手順が紹介されています。ローカルLLMの実用性について議論しましょう。

[名無しさん]

おお、8GBで動くのか。量子化次第だな。

[名無しさん]

自分も試したけど、7Bはギリギリだった。

[名無しさん]

コスパ考えるとクラウドのAPI使った方が早くない？

[名無しさん]

プライバシー重視ならローカル一択。

[名無しさん]

ベンチマークの数字が知りたい。

[名無しさん]

投稿によると、1.5Bはトークン/secが10くらいだった。

[名無しさん]

量化手法は何使ったんだろう。

[名無しさん]

GGUFのQ4_K_Mかな。

[名無しさん]

7Bでもちゃんと使えるの？

[名無しさん]

簡単な質問なら問題ないけど、長文は厳しい。

[名無しさん]

自分は16GBでやってるけど、8GBだとメモリ不足になりそう。

[名無しさん]

最適化手順を教えてほしい。

[名無しさん]

記事の通り、llama.cppでやればok。

[名無しさん]

ローカルLLMの時代来たな。

[名無しさん]

まだまだ発展途上だけどね。

[名無しさん]

DeepSeekって中国製だよね。データ漏洩が心配。

[名無しさん]

ローカルなら問題ないでしょ。

[名無しさん]

他のモデル（Qwenとか）と比べてどう？

[名無しさん]

コーディングはDeepSeekのが良いらしい。

[名無しさん]

実際に使ってみた感想聞きたい。

[名無しさん]

自分はブログの下書きに使ってる。

[名無しさん]

この程度のRAMで動くなら試してみようかな。

[名無しさん]

ぜひやってみて。設定が簡単だよ。

[名無しさん]

でも7Bは遅すぎて実用にならん。

[名無しさん]

用途によるんじゃない？とかなら使える。

[名無しさん]

もっと軽量なモデルも出てるし、選択肢は増えてる。

[投稿者]

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