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deepseek-ai

DeepSeek-R1

パラメータ数
671B
最大コンテキスト長
163,840
アーキテクチャ
deepseek2
ライセンス
商用可
元モデル
deepseek-ai/DeepSeek-R1
ライセンス
mit

DeepSeek-R1 の概要

DeepSeek-R1 は、Hugging Face の deepseek-ai/DeepSeek-R1 をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は unsloth/DeepSeek-R1-GGUF が公開しています。パラメータ数は約 671B（6,710億）、アーキテクチャは deepseek2、最大コンテキスト長は 163,840 トークンです（GGUF に書かれた値）。

量子化は 12 種類あり、ファイルサイズは UD-IQ1_S の 140 GB から BF16 の 1,342 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。

Q4_K_M（404 GB）を 8,192 トークンのコンテキストで動かすときの必要メモリは推定 446 GB、32,768 トークンでは推定 569 GBです。最も小さい UD-IQ1_S（140 GB）なら、8,192 トークンで推定 182 GBです。

元のモデルのライセンスは MIT License で、商用利用できます（再配布するときはライセンス文と著作権表示を残します）。利用条件は原文で確認してください。

量子化ごとのファイルサイズと必要メモリの目安

  • 8 GB まで
  • 16 GB まで
  • 24 GB まで
  • 48 GB まで
  • 128 GB まで
  • それ以上

ファイルサイズは Hugging Face 上の実際の値です。必要メモリはコンテキスト長ごとの推定値（KVキャッシュ f16）。計算式は 必要メモリの計算方法で公開しています。

必要メモリはすべて 推定 （KVキャッシュ f16）。このページの「必要メモリ」以上の VRAM（または Mac の統合メモリ）を持つ環境で動作する見込みです。数値をクリックすると、その容量で動く機種・モデルの一覧（GPU・Macで探す）に移動します。

「品質の目安」について（量子化でどれだけ元のモデルからずれるか）

量子化の型ごとに、元のモデルの出力からどれだけずれるかを、llama.cpp が Llama-3-8B で測った値から6段階に分けたものです。

使っている値は平均 KLD（元のモデルと量子化したモデルの、次の単語の確率の分布の差）で、小さいほど元のモデルに近い出力になります。imatrix（重要度の情報）を使って量子化したものは少し小さくなります。段階は、imatrix を使わない値（無い型は使った値）で分けています。

★このモデルで測った値ではありません。モデルが大きいほど、また MoE のモデルほど、同じ型でもずれは小さくなりやすいです。配布元独自の混合型（UD-Q4_K_XL など）は型の名前だけでは当てはめられないので「-」にしています。

量子化 品質の目安 KLD（imatrix なし） KLD（imatrix あり） サイズ（Llama-3-8B）
Q8_0 ほぼ同じ 0.0014 - 7.96 GiB
Q6_K ごく小さい 0.0055 - 6.14 GiB
Q5_K_M ごく小さい 0.0108 - 5.33 GiB
Q5_K_S 小さい 0.0166 - 5.21 GiB
Q5_1 小さい 0.0180 - 5.65 GiB
Q5_0 小さい 0.0222 - 5.21 GiB
Q4_K_M 小さい 0.0313 0.0282 4.58 GiB
Q4_K_S 中くらい 0.0431 0.0320 4.37 GiB
IQ4_NL 小さい - 0.0357 4.35 GiB
IQ4_XS 小さい - 0.0363 4.14 GiB
Q4_1 中くらい 0.0717 - 4.78 GiB
Q4_0 中くらい 0.0719 - 4.34 GiB
Q3_K_L 中くらい 0.0872 0.0731 4.03 GiB
Q3_K_M 中くらい 0.1019 0.0844 3.74 GiB
IQ3_M 中くらい - 0.1025 3.53 GiB
IQ3_S 中くらい - 0.1113 3.42 GiB
IQ3_XS 大きい - 0.1387 3.28 GiB
IQ3_XXS 大きい - 0.1836 3.05 GiB
Q3_K_S 大きい 0.2282 0.1998 3.41 GiB
IQ2_M 大きい - 0.3260 2.74 GiB
Q2_K とても大きい 0.4451 0.3322 2.96 GiB
Q2_K_S とても大きい - 0.4034 2.96 GiB
IQ2_S とても大きい - 0.4392 2.56 GiB
IQ2_XS とても大きい - 0.5463 2.43 GiB
IQ2_XXS とても大きい - 0.8120 2.24 GiB
IQ1_M とても大きい - 1.3931 2.01 GiB
IQ1_S とても大きい - 2.2546 1.88 GiB

出典：llama.cpp（MIT）、Llama-3-8B・FP16 を基準・Wikitext-2・revision f364eb6f の測定。 元の表 · 量子化の読み方と選び方

GGUF配布元

unsloth/DeepSeek-R1-GGUF

第三者が変換して配布 この表示について

最終確認：2026年11月11日

アーキテクチャ
deepseek2
llama.cpp b4409 より前から
パラメータ数
671.0B
最大コンテキスト長
163,840
ライセンス
mit 商用可
DeepSeek-R1（unsloth/DeepSeek-R1-GGUF）の量子化ごとのファイルサイズと必要メモリ
量子化 ファイルサイズ 実測 品質の目安 4,096 8,192 16,384 32,768 65,536 131,072 163,840 最大
UD-IQ1_S （3分割） 140 GB - 162 GB 182 GB 223 GB 305 GB 469 GB 796 GB 960 GB
UD-IQ1_M （4分割） 169 GB - 190 GB 211 GB 252 GB 333 GB 497 GB 825 GB 988 GB
UD-IQ2_XXS （4分割） 196 GB - 217 GB 238 GB 279 GB 361 GB 524 GB 852 GB 1,016 GB
Q2_K （5分割） DeepSeek-R1-Q2_K_XS 221 GB とても大きい 243 GB 263 GB 304 GB 386 GB 550 GB 877 GB 1,041 GB
UD-Q2_K_XL （5分割） 227 GB - 248 GB 268 GB 309 GB 391 GB 555 GB 882 GB 1,046 GB
Q2_K （5分割） DeepSeek-R1-Q2_K 244 GB とても大きい 265 GB 286 GB 327 GB 409 GB 572 GB 900 GB 1,064 GB
Q2_K_L （5分割） 244 GB - 266 GB 286 GB 327 GB 409 GB 573 GB 900 GB 1,064 GB
Q3_K_M （7分割） 319 GB 中くらい 340 GB 361 GB 402 GB 484 GB 647 GB 975 GB 1,139 GB
Q4_K_M （9分割） 404 GB 小さい 426 GB 446 GB 487 GB 569 GB 733 GB 1,060 GB 1,224 GB
Q5_K_M （10分割） 475 GB ごく小さい 497 GB 517 GB 558 GB 640 GB 804 GB 1,131 GB 1,295 GB
Q6_K （12分割） 551 GB ごく小さい 572 GB 593 GB 633 GB 715 GB 879 GB 1,207 GB 1,370 GB
Q8_0 （15分割） 713 GB ほぼ同じ 735 GB 755 GB 796 GB 878 GB 1,042 GB 1,369 GB 1,533 GB
BF16 （30分割） 1,342 GB 元の精度 1,364 GB 1,384 GB 1,425 GB 1,507 GB 1,671 GB 1,998 GB 2,162 GB 
Ollama  ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp  llama-server -hf unsloth/DeepSeek-R1-GGUF:Q4_K_M

外部の評価

量子化する前の元のモデルを、他の機関が評価した値です。当サイトの評価ではありません。 値は量子化する前の元のモデルのものです。GGUF の量子化（特に小さい量子化）では性能が下がることがあります。

人の評価（LMArena）

1,398 1,393〜1,403

deepseek-r1 · 投票 18,524 · 2026年11月9日 版の値

出典：LMArena（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

総合能力（Epoch AI）

138.7 136.7〜140.4

DeepSeek-R1 · 2025年1月20日 版の値

出典：Epoch Capabilities Index (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

科学の難問（GPQA）

69.2% 63.2%〜75.2%

DeepSeek-R1 · 2025年5月26日 版の値

出典：GPQA Diamond (Epoch AI)（CC BY 4.0）。 元のランキング · ランキングで見る

ライセンスと商用利用

MIT License 商用可

商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときは著作権表示とライセンス文を残します。

元のモデルの Hugging Face のページにあるライセンスで判定しています。 ライセンスの原文（2026年10月18日 に確認）

要約は当サイトが原文から読み取った事実で、法的な助言ではありません。実際に使う前に、必ずライセンスの原文と最新の条件を確認してください。 ライセンスごとの一覧

動かし方

例として Q4_K_M を使う場合のコマンドです。他の量子化を使う場合は、上の表から量子化名を選んで置き換えてください。 ローカルLLMの動かし方

Ollama

Hugging Face 上の GGUF を直接指定して動かせます。

ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF:Q4_K_M

llama.cpp

llama-server（または llama-cli）に -hf でリポジトリと量子化名を指定します。

llama-server -hf unsloth/DeepSeek-R1-GGUF:Q4_K_M

LM Studio

検索欄に unsloth/DeepSeek-R1-GGUF を貼り付けてダウンロードし、量子化ファイルの一覧から量子化名を選びます。

よくある質問

DeepSeek-R1（Q4_K_M）を動かすのに必要なメモリはどれくらいですか？
ファイルサイズは404 GB（実測）。8,192トークンのコンテキストで動かす場合、KVキャッシュ等を含めた推定必要メモリは446 GBです。計算式はhttps://localllm.az-arte.com/ja/guide/memory-calculationで公開しています。
DeepSeek-R1は商用利用できますか？
元のモデルのライセンスはMIT License（商用利用できる）。商用利用・改変・再配布ができます。再配布するときは著作権表示とライセンス文を残します。最終的な判断はライセンスの原文で確認してください。
DeepSeek-R1 は VRAM 8GB・12GB・16GB・24GB で動きますか？
8GB に収まる量子化は無し、12GB に収まる量子化は無し、16GB に収まる量子化は無し、24GB に収まる量子化は無し（8,192 トークン・KV キャッシュ f16 の推定。いちばん多くダウンロードされている配布元のファイル）。
DeepSeek-R1 を Ollama で動かすコマンドは？
「ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-GGUF:Q4_K_M」で、Hugging Face の GGUF をそのまま動かせます。ほかの量子化を使うときは、最後の量子化名を置き換えます。