DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q6_K) — 15.4 GBauf Apple M2 Pro 16GB

Q6_K Apple M2 Pro 16GB

Überblick

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B ist ein 32.76B-Parameter dense-Sprachmodell von DeepSeek, mit Fähigkeiten in code, multilingual, thinking, tool-calls. Es unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 131,072 Tokens.

DeepSeek R1 Distill Qwen 32B ist ein dichter Transformer mit 32,76 Milliarden Parametern von DeepSeek, destilliert aus dem groesseren R1-Reasoning-Modell in eine Qwen-basierte Architektur. Er zeichnet sich durch Chain-of-Thought-Reasoning, Codegenerierung und mehrsprachige Aufgaben mit integrierten Denkfaehigkeiten aus. Im Vergleich zu Standard-Instruct-Modellen der 30B-Klasse bietet er staerkeres logisches und mathematisches Schlussfolgern. Das Modell unterstuetzt neun Sprachen und ein 128K-Kontextfenster und eignet sich fuer Entwickler und Forscher, die reasoning-fokussierte Inferenz auf mittelklassigen GPU-Setups benoetigen.

Bei Q6_K-Quantisierung (Qualitätsstufe high) wiegt das Modell 25.04 GB. Das übersteigt die 16 GB VRAM von Apple M2 Pro 16GB. Inferenz ist dennoch über CPU-Offload oder speicherabgebildetes Laden von der Festplatte möglich, allerdings mit deutlich reduzierter Leistung.

Hardwareanforderungen

Modellgröße	25.04 GB
Verfügbarer VRAM	16 GB
Genutzter VRAM	15.4 GB
Min. RAM benötigt	11 GB
GPU-Ebenen	36 / 64
Kontextgröße	512
Backend	metal
Flash Attention	Ja

Leistungshinweise

Reduzierte Leistung

28 von 64 Schichten laufen auf der CPU. Ihr System benötigt mindestens 11 GB RAM. Bei unzureichendem System-RAM werden Daten bei Bedarf von der Festplatte gelesen, mit erheblichen Leistungseinbußen.

Kürzere Gespräche

Die Kontextgröße wurde aufgrund von Speicherbeschränkungen reduziert. Dies kann die Fähigkeit des Modells beeinträchtigen, lange Gespräche zu führen.

Bereitstellung

llama.cpp installieren

brew install llama.cpp

Modell herunterladen

curl -L -o deepseek-r1-distill-qwen-32b.gguf "https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-GGUF/resolve/main/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B-Q6_K.gguf"

Server starten

llama-server \
  -m deepseek-r1-distill-qwen-32b.gguf \
  --n-gpu-layers 36 \
  --ctx-size 512 \
  --flash-attn

Überprüfen

curl http://localhost:8080/health

Erkunden

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Andere Quantisierungen

• DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (FP16)
• DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q8_0)
• DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q5_K_M)

Andere Hardware

• DeepSeek R1 Distill Qwen 32B on CPU Only
• DeepSeek R1 Distill Qwen 32B on NVIDIA A100 80GB
• DeepSeek R1 Distill Qwen 32B on NVIDIA H100

Häufig gestellte Fragen

Wie viel VRAM benötigt DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q6_K)?

Die Q6_K-Quantisierung von DeepSeek R1 Distill Qwen 32B benötigt 25.04 GB. 36 von 64 Schichten passen in die 16 GB VRAM von Apple M2 Pro 16GB; die übrigen Schichten werden auf die CPU ausgelagert.

Kann ich DeepSeek R1 Distill Qwen 32B auf Apple M2 Pro 16GB ausführen?

Ja, mit reduzierter Leistung. Apple M2 Pro 16GB kann DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q6_K) ausführen, aber nur 36 von 64 Schichten passen in den VRAM. Der Rest wird auf die CPU ausgelagert.

Was ist Quantisierung?

Quantisierung reduziert die numerische Präzision eines Modells von seinem ursprünglichen Gleitkommaformat auf eine kompaktere Darstellung. Dies verringert die Dateigröße und den VRAM-Bedarf, wodurch es möglich wird, große Modelle auf Consumer-Hardware auszuführen. Der Kompromiss ist eine geringe Verringerung der Ausgabequalität. Q6_K komprimiert DeepSeek R1 Distill Qwen 32B von seiner ursprünglichen Größe auf 25.04 GB.

Welche Quantisierung sollte ich für DeepSeek R1 Distill Qwen 32B wählen?

Q6_K ist eine hochwertige Quantisierung. Hochwertigere Quants (Q8, Q6) bewahren mehr Modellgenauigkeit, benötigen aber mehr VRAM. Niedrigere Quants (Q4, Q3, Q2) reduzieren den VRAM-Verbrauch auf Kosten der Qualität. Wählen Sie basierend auf Ihrer verfügbaren Hardware und Ihren Qualitätsanforderungen.

Was ist Flash Attention und warum ist es aktiviert?

Flash Attention ist ein speichereffizienter Algorithmus, der den Attention-Mechanismus in Transformer-Modellen beschleunigt. Er reduziert den VRAM-Verbrauch während der Inferenz, indem er die Materialisierung der vollständigen Attention-Matrix vermeidet. Für DeepSeek R1 Distill Qwen 32B auf Apple M2 Pro 16GB ist Flash Attention aktiviert, um Kontextlänge und Durchsatz innerhalb der verfügbaren 16 GB VRAM zu maximieren.

Warum werden einige Schichten auf die CPU ausgelagert?

Apple M2 Pro 16GB hat 16 GB VRAM, aber DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q6_K) benötigt ungefähr 25.04 GB. Nur 36 von 64 Schichten passen in den VRAM; die übrigen Schichten laufen auf der CPU, was langsamer, aber funktional ist.

Wie führe ich DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q6_K) mit Ollama aus?

Führen Sie ollama run deepseek-r1:32b-qwen-distill-q6_k aus, um DeepSeek R1 Distill Qwen 32B (Q6_K) zu starten. Ollama lädt die Modellgewichte beim ersten Start automatisch herunter.

Zuletzt aktualisiert: 5. März 2026