DeepSeek R1 Distill 32B
- Total paramètres32B
- Contexte max128k tokens
- FamilleDeepSeek
- TypeDense
Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.
Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).
| Quant | DeepSeek R1 Distill 32B | DeepSeek V3.2 | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 15.7 GB | 27.2 GB | 11.5 GB |
| Q4 | 20.2 GB | 35 GB | 14.8 GB |
| Q5 | 24.6 GB | 42.7 GB | 18.1 GB |
| Q6 | 29.1 GB | 50.5 GB | 21.4 GB |
| Q8 | 35.8 GB | 62.2 GB | 26.4 GB |
| FP16 | 71.7 GB | 124.3 GB | 52.6 GB |
24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.
→ Fiche TITAN RTX36 GB de VRAM — suffisant pour les 35.0 GB requis en Q4.
→ Fiche MacBook Pro 14 M3 Pro (36GB)DeepSeek V3.2 est 21.4× plus gros que DeepSeek R1 Distill 32B — plus de connaissances, mais 35 GB de VRAM contre 20 GB. DeepSeek V3.2 est un MoE (37B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche DeepSeek R1 Distill 32BTu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche DeepSeek V3.2Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.