DeepSeek · 70B
DeepSeek R1 Distill 70B
- Total paramètres70B
- Contexte max128k tokens
- FamilleDeepSeek
- TypeDense
face-à-face · LLM local
DeepSeek R1 Distill 70B vs Llama 3.2 3B
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.
70B
params DeepSeek R1 Distill 70B
3B
params Llama 3.2 3B
DeepSeek
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Llama · 3B
Llama 3.2 3B
- Total paramètres3B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
▲ VRAM par quantization
Combien de VRAM il te faut.
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 70B | Llama 3.2 3B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 34.3 GB | 1.5 GB | 32.8 GB |
| Q4 | 44.1 GB | 1.9 GB | 42.2 GB |
| Q5 | 53.9 GB | 2.3 GB | 51.6 GB |
| Q6 | 63.7 GB | 2.7 GB | 61.0 GB |
| Q8 | 78.4 GB | 3.4 GB | 75.0 GB |
| FP16 | 156.8 GB | 6.7 GB | 150.1 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour DeepSeek R1 Distill 70B en Q4
Quadro RTX 8000
48 GB de VRAM — suffisant pour les 44.1 GB requis en Q4.
→ Fiche Quadro RTX 8000Pour Llama 3.2 3B en Q4
GTX 1650
4 GB de VRAM — suffisant pour les 1.9 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1650▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
DeepSeek R1 Distill 70B est 23.3× plus gros que Llama 3.2 3B — plus de connaissances, mais 44 GB de VRAM contre 2 GB.
Choisir DeepSeek R1 Distill 70B
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche DeepSeek R1 Distill 70BChoisir Llama 3.2 3B
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Llama 3.2 3BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.