DeepSeek V3.1 (Q2_K) — 127.4 GBsu Framework Desktop 128GB

Q2_K Framework Framework Desktop 128GB

Panoramica

DeepSeek V3.1 è un modello linguistico moe da 684.53B parametri di DeepSeek, con capacità di code, multilingual, thinking, tool-calls. Supporta una finestra di contesto fino a 163,840 token.

DeepSeek V3.1 e un modello "Mixture-of-Experts" da 685 miliardi di parametri di DeepSeek, che attiva 8 dei 256 esperti per token piu un esperto condiviso. Offre prestazioni di frontiera nella generazione di codice, nel ragionamento e nei compiti multilingue, utilizzando molti meno parametri attivi per passo di inferenza rispetto a modelli densi di dimensioni comparabili. Il modello supporta la modalita di ragionamento, il "tool calling" e nove lingue. Con una finestra di contesto da 160K, richiede configurazioni multi-GPU o distribuite ma si quantizza fino a livelli Q2 per un'impronta VRAM ridotta.

Con la quantizzazione Q2_K (livello di qualità low), il modello pesa 228.82 GB. Questo supera i 128 GB di VRAM di Framework Desktop 128GB. L'inferenza è comunque possibile tramite scaricamento su CPU o caricamento mappato in memoria dal disco, ma con prestazioni notevolmente ridotte.

Requisiti Hardware

Dimensione del modello	228.82 GB
VRAM disponibile	128 GB
VRAM utilizzata	127.4 GB
RAM min richiesta	224.7 GB
Livelli GPU	61 / 61
Dimensione del contesto	74.934
Backend	vulkan
Flash attention	Sì

Note sulle prestazioni

Mixture-of-Experts

Questo è un modello Mixture-of-Experts con 256 esperti totali, di cui 8 sono attivi per token. Solo gli esperti attivi necessitano di accesso rapido alla GPU — i pesi degli esperti inattivi possono risiedere nella RAM di sistema con un impatto minimo sulla velocità di generazione.

Leggi la guida al deployment MoE →

Possibile impatto sulle prestazioni

Pesi degli esperti scaricati su CPU tramite sostituzione dei tensori. Si raccomandano almeno 224.7 GB di RAM di sistema — se insufficiente, i dati verranno letti dal disco su richiesta.

Conversazioni più brevi

La dimensione del contesto è stata ridotta a causa di vincoli di memoria. Questo può influire sulla capacità del modello di gestire conversazioni lunghe.

Distribuzione

Server Locale

Comando

helmfile --state-values-file <(curl -s https://www.prositronic.eu/values/deepseek-v3-1/q2_k/amd-8060s-128gb.yaml) apply

File values.yaml

/values/deepseek-v3-1/q2_k/amd-8060s-128gb.yaml

Caricamento valori…

Installa llama.cpp

Installa llama.cpp dalle istruzioni di compilazione ufficiali per la tua piattaforma e backend.

Scarica modello

curl -L -o deepseek-v3-1.gguf "https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3.1-GGUF/resolve/main/Q2_K/DeepSeek-V3.1-Q2_K-00001-of-00005.gguf"

Avvia server

llama-server \
  -m deepseek-v3-1.gguf \
  --n-gpu-layers 61 \
  --ctx-size 74934 \
  --flash-attn \
  -ot ".ffn_.*_exps.=CPU"

Verifica

curl http://localhost:8080/health

Esplora

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Altre quantizzazioni

• DeepSeek V3.1 (Q8_0)
• DeepSeek V3.1 (Q5_K_M)
• DeepSeek V3.1 (Q4_K_M)

Altro hardware

• DeepSeek V3.1 on CPU Only
• DeepSeek V3.1 on NVIDIA A100 80GB
• DeepSeek V3.1 on NVIDIA H100

Domande frequenti

Quanta VRAM serve per DeepSeek V3.1 (Q2_K)?

La quantizzazione Q2_K di DeepSeek V3.1 richiede 228.82 GB. Tutti i 61 livelli entrano nei 128 GB di VRAM disponibili su Framework Desktop 128GB, consentendo un'accelerazione GPU completa.

Posso eseguire DeepSeek V3.1 su Framework Desktop 128GB?

Sì. Framework Desktop 128GB offre 128 GB di VRAM, sufficienti per eseguire DeepSeek V3.1 (Q2_K) con tutti i livelli sulla GPU per prestazioni ottimali.

Cos'è la quantizzazione?

La quantizzazione riduce la precisione numerica di un modello dal suo formato originale in virgola mobile a una rappresentazione più compatta. Questo riduce la dimensione del file e l'impronta VRAM, rendendo possibile eseguire modelli di grandi dimensioni su hardware consumer. Il compromesso è una leggera riduzione della qualità dell'output. Q2_K comprime DeepSeek V3.1 dalla sua dimensione originale a 228.82 GB.

Quale quantizzazione scegliere per DeepSeek V3.1?

Q2_K è una quantizzazione di bassa qualità. I quant di qualità superiore (Q8, Q6) preservano maggiore precisione del modello ma necessitano di più VRAM. I quant inferiori (Q4, Q3, Q2) riducono l'uso di VRAM a scapito della qualità. Scegli in base al tuo hardware disponibile e ai requisiti di qualità.

Cos'è il flash attention e perché è attivato?

Flash attention è un algoritmo efficiente in memoria che accelera il meccanismo di attenzione nei modelli transformer. Riduce l'uso di VRAM durante l'inferenza evitando la materializzazione della matrice di attenzione completa. Per DeepSeek V3.1 su Framework Desktop 128GB, flash attention è attivato per massimizzare la lunghezza del contesto e il throughput nei 128 GB di VRAM disponibili.

Cos'è MoE e come influisce sulla distribuzione?

DeepSeek V3.1 utilizza un'architettura Mixture-of-Experts (MoE) con 256 esperti, di cui 8 attivi per token. Ciò significa che solo una frazione dei pesi del modello viene utilizzata per ogni passaggio di inferenza, consentendo ai modelli MoE di avere un numero totale di parametri maggiore rimanendo efficienti durante l'inferenza.

Ultimo aggiornamento: 5 marzo 2026