DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B
- 输入 输入模态: 文本 输出 输出模态: 文本
- 推理
- 开放权重
价格
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详细规格
- 工具调用
- —
- 结构化输出
- —
- 许可证
- llama3.3 license
- 模型家族
- deepseek-r-distill-llama
DeepSeek 的页面未说明：最长输入, 推理档位, 可关闭推理, 最大思考预算, 内置工具, 知识截止, 别名。
- 参数 70.6B
- 稠密
- 原生精度 BF16
- 层数 80
- 每 token 的 KV 缓存 320 KB
- 配置位置数 128K （config.json max_position_embeddings）
- API 上下文 125K （厂商 API）
在你的配置上 · GeForce RTX 4090
○需放到内存 IQ4_XS （自动） 8K 上下文 2–3 tok/s卸载 41/80 层
权重KV 缓存运行开销放到内存可用上限
- 需要
- ≈ 39.2 GB (权重 34.9 + KV 缓存 2.5 + 开销 1.7)
- 可用
- 21.6 GB (标称的 90%)
- 放到内存
- 17.9 GB · 39/80 层在显卡（--n-gpu-layers 39）
- 生成速度
- 2–3 tok/s
- 首 token
- 2K 提示约 2.28–3.42 秒
| 推荐精度 | 权重 | 8K 需要 | 在你的配置上 | 最长上下文 |
|---|---|---|---|---|
| 原生 BF16官方 | 131.4 GB | ≈ 140.5 | ✕放不下 | — |
| Q8_0 | 69.8 GB | ≈ 75.8 | ✕放不下 | — |
| FP8 | 65.7 GB | ≈ 71.5 | ✕放不下 | — |
| Q6_K | 54.0 GB | ≈ 59.2 | ✕放不下 | — |
| Q5_K_M | 46.7 GB | ≈ 51.6 | ✕放不下 | — |
| Q5_0 | 45.2 GB | ≈ 49.9 | ✕放不下 | — |
| Q4_K_M | 39.9 GB | ≈ 44.4 | ○需放到内存 2–3 tok/s | — |
| Q4_0 | 37.0 GB | ≈ 41.3 | ○需放到内存 2–3 tok/s | — |
| IQ4_XS | 34.9 GB | ≈ 39.2 | ○需放到内存 2–3 tok/s | — |
| Q3_K_M质量下降明显 | 32.1 GB | ≈ 36.2 | ○需放到内存 3–4 tok/s | — |
| IQ3_XXS质量下降明显 | 25.1 GB | ≈ 28.9 | ○需放到内存 5–7 tok/s | — |
| Q2_K质量下降明显 | 24.6 GB | ≈ 28.4 | ○需放到内存 5–7 tok/s | — |
| IQ2_XXS质量下降明显 | 16.9 GB | ≈ 20.3 | ●流畅 24–36 tok/s | 12K |
点一行换精度。“官方”是厂商自己发布的文件，大小是实际值；其余按参数量 × 每权重位数估算。
和其他配置比
每个配置各用它能跑的最高精度，点一个看细节。
最低需要（Q4_K_M · 8K）：显卡 NVIDIA H100 SXM；统一内存 Apple M5 Max (40-core GPU) · 64 GB。
运行命令
厂商没有发布这个精度的文件。可选原生精度或厂商自己的版本，或用 llama.cpp 自己量化。
微调需要多少显存
全参≈ 1055.8 GB你的配置放不下
LoRA≈ 136.9 GB你的配置放不下
QLoRA≈ 42.4 GB你的配置放不下
batch 1、序列 2048、梯度检查点；LoRA / QLoRA 为注意力投影上的 r=16 适配器。
估算；数据来自厂商的 Hugging Face 仓库，截至 2026-11-06。 怎么估算的
引用评分
来自第三方排行榜，并非我们测得- Epoch AI · GPQA Diamond 55.7%
第 117 名，共 168 个上榜模型 · ±2.97
- Epoch AI · MATH Level 5 89.9%
第 14 名，共 64 个上榜模型 · ±0.68
- Epoch AI · OTIS Mock AIME 2024–2025 51.4%
第 111 名，共 159 个上榜模型 · ±6.05
变更
全部变更 →暂无变更记录。
来源
- Alibaba Cloud Model Studio: text generation models（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年9月29日
- deepseek-r1-distill-llama-70b - Alibaba Cloud Model Studio（在新标签页打开） docs.modelstudio.console.alibabacloud.com · 核对于 2026年9月29日
- 模型上下架與更新（在新标签页打开） alibabacloud.com · 核对于 2026年9月29日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月1日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B model card（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月30日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B config.json（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年10月31日
- deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B files（在新标签页打开） huggingface.co · 核对于 2026年11月3日
本页部分数值尚待与官方页面核对：实心圆点已核实，空心圆点尚未核实（无论是否已有来源）。 我们如何核实数据
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