DeepSeek R1 Qwen3 8B 如何本地部署？

VRAMGlass 編輯部 · 更新於 2026年9月10日

DeepSeek R1 Qwen3 8B 是 8.2B 參數的稠密模型。Q4 量化最低需要 7GB 記憶體，8K 上下文下建議 12GB。目前最便宜能跑的顯示卡是 Tesla V100 16GB，約 NT$20,739，預估 109.9 tokens/s。

DeepSeek R1 Qwen3 8B 版本資訊

發布日期2025年5月29日

Hugging Face 倉庫deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

小版本0528

授權MIT

架構稠密

GGUF 倉庫unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF

Ollama 標籤deepseek-r1:8b

Q4 最低記憶體7 GB · Q4_K_M · 8K

參數量8.2B

層數36

隱藏維度4,096

KV 頭8

頭維度128

上下文上限128K

廠商DeepSeek

DeepSeek R1 Qwen3 8B 本地部署需要多少顯示記憶體？

量化	權重體積GB	8K 總記憶體GB	32K 總記憶體GB	128K 總記憶體GB
1-bit	2.4GGUF	4	7.4	20.9
2-bit	3.5GGUF	5.2	8.5	22
3-bit	4.3GGUF	6	9.4	22.9
4-bit	5GGUF	6.7	10.1	23.6
5-bit	5.9GGUF	7.7	11	24.5
8-bit	8.7GGUF	10.6	14	27.5
FP16	16.4GGUF	18.1	21.5	35

總記憶體 = 權重 + KV cache（FP16）+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積，標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 128K 上下文上限的檔位寫「—」。各檔取倉庫裡該位元數的任一檔案，優先 unsloth 動態量化，所以同一檔不同模型對應的檔名可能不同。

什麼顯示卡能跑 DeepSeek R1 Qwen3 8B？

AmazonJP

裝置	顯存GB	價	預估 t/s	建議上下文
Tesla V100 16GB	16	NT$20,7394 筆掛單	109.9	32K
Radeon RX 9070 XT	16	NT$27,8358 筆掛單	58.3	32K
GeForce RTX 5060 Ti 16GB	16	NT$29,0919 筆掛單	57.2	32K
GeForce RTX 5070	12	NT$30,07910 筆掛單	83.9	32K
Radeon RX 7800 XT	16	NT$30,40510 筆掛單	56.9	32K
Tesla V100 32GB	32	NT$35,9033 筆掛單	109.9	128K
Arc Pro B60	24	NT$36,6353 筆掛單	38	128K
Radeon RX 7900 XT	20	NT$39,1349 筆掛單	72.1	32K
Radeon RX 6950 XT	16	NT$44,1834 筆掛單	52.7	32K
GeForce RTX 5070 Ti	16	NT$49,60110 筆掛單	109.4	32K
Radeon RX 7900 XTX	24	NT$54,6829 筆掛單	85.5	128K
GeForce RTX 5080	16	NT$58,7724 筆掛單	116.5	32K
Arc Pro B70	32	NT$65,2603 筆掛單	50.2	128K
GeForce RTX 4080	16	NT$68,8308 筆掛單	89.1	32K
Radeon AI PRO R9700	32	NT$70,6046 筆掛單	58.3	128K
GeForce RTX 3090	24	NT$79,3119 筆掛單	113.9	128K
Ryzen AI Max+ 395 128GB	128	NT$123,1346 筆掛單	24	128K
RTX PRO 4000 Blackwell	24	NT$124,4815 筆掛單	83.9	128K
GeForce RTX 4090	24	NT$154,3509 筆掛單	121.8	128K
GeForce RTX 5090	32	NT$235,6699 筆掛單	201.2	128K
DGX Spark 128GB	128	NT$258,7793 筆掛單	35.5	128K
GeForce RTX 2080 Ti 22GB	22	—暫無掛單	77.3	32K
GeForce RTX 5090 D V2	24	—暫無掛單	157.2	128K
Arc Pro B65	32	—暫無掛單	50.2	128K
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB	32	—暫無掛單	91.3	128K
GeForce RTX 5090 D	32	—暫無掛單	201.2	128K
Instinct MI100	32	—暫無掛單	107.4	128K
Instinct MI50 32GB	32	—暫無掛單	90.8	128K
Radeon PRO W7800	32	—暫無掛單	52.7	128K
RTX PRO 4500 Blackwell	32	—暫無掛單	109.4	128K
A100 40GB PCIe	40	—暫無掛單	178.4	128K
CMP 170HX 40GB	40	—暫無掛單	178.9	128K
GeForce RTX 4090 48GB	48	—暫無掛單	121.8	128K
Radeon PRO W7900	48	—暫無掛單	77.5	128K
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB	48	—暫無掛單	157.2	128K
CMP 170HX 64GB	64	—暫無掛單	172.3	128K
Instinct MI210	64	—暫無掛單	139.2	128K
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB	72	—暫無掛單	157.2	128K
RTX PRO 6000D	84	—暫無掛單	179.7	128K
RTX PRO 6000 Blackwell	96	—暫無掛單	201.2	128K
Mac Studio M4 Max 128GB	128	—暫無掛單	54.9	128K
Mac Studio M5 Max 128GB	128	—暫無掛單	61.4	128K
MacBook Pro M4 Max 128GB	128	—暫無掛單	54.9	128K
MacBook Pro M5 Max 128GB	128	—暫無掛單	61.4	128K
Mac Studio M3 Ultra 512GB	512	—暫無掛單	80.6	128K

判定口徑：權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體，單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑（顯存只放注意力層與 KV cache），速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 DeepSeek R1 Qwen3 8B

Ollama

Ollama 一行指令拉起，量化檔位由官方標籤決定。

ollama run deepseek-r1:8b

llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF，-c 是上下文長度。

llama-server -hf unsloth/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B-GGUF:Q4_K_M -c 8192

vLLM

vLLM 跑的是原始精度權重，記憶體需求比 GGUF 高得多，通常要多卡。

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B

量化檔名以模型庫當週抓取為準，口徑見資料方法。資料方法

常見問題

DeepSeek R1 Qwen3 8B 需要多少記憶體？

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 DeepSeek R1 Qwen3 8B 約需 7GB 記憶體，留到 12GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 DeepSeek R1 Qwen3 8B？

Tesla V100 16GB，16GB 記憶體，目前中位價約 NT$20,739，預估 109.9 tokens/s。

DeepSeek R1 Qwen3 8B 能用 Ollama 跑嗎？

能，指令是 ollama run deepseek-r1:8b。