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 | Gemma 3 27B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 15.7 GB | 13.2 GB | 2.5 GB |
| Q4 | 20.2 GB | 17 GB | 3.2 GB |
| Q5 | 24.6 GB | 20.8 GB | 3.8 GB |
| Q6 | 29.1 GB | 24.6 GB | 4.5 GB |
| Q8 | 35.8 GB | 30.2 GB | 5.6 GB |
| FP16 | 71.7 GB | 60.5 GB | 11.2 GB |
24 GB de VRAM — suffisant pour les 20.2 GB requis en Q4.
→ Fiche TITAN RTX18 GB de VRAM — suffisant pour les 17.0 GB requis en Q4.
→ Fiche MacBook Pro 14 M3 Pro (18GB)DeepSeek R1 Distill 32B et Gemma 3 27B sont de taille comparable (32B vs 27B), donc le choix se joue sur la famille, le contexte et le use case.
Reasoning state-of-the-art (chain-of-thought), parfait pour math, code, analyse step-by-step.
→ Fiche DeepSeek R1 Distill 32BGoogle. Multimodal (vision + texte), contexte 128k, intégration native PyTorch/JAX.
→ Fiche Gemma 3 27BLe calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.