DeepSeek-R1-0528 の概要
DeepSeek-R1-0528 は、Hugging Face の deepseek-ai/DeepSeek-R1-0528 をもとにした GGUF 形式のモデルです。GGUF は bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-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 24 種類あり、ファイルサイズは IQ1_M の 147 GB から Q8_0 の 713 GB まであります（Hugging Face 上の実際のサイズ）。
Q4_K_M（409 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 411 GB、32,768 トークンでは推定 412 GBです。最も小さい IQ1_M（147 GB）なら、8,192 トークンで推定 149 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
最終確認：2026年10月13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
| 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IQ1_M （4分割） | 147 GB | とても大きい | 149 GB | 149 GB | 149 GB | 151 GB | 153 GB | 157 GB | 160 GB |
| IQ2_XXS （5分割） | 164 GB | とても大きい | 165 GB | 165 GB | 166 GB | 167 GB | 169 GB | 174 GB | 176 GB |
| IQ2_XS （5分割） | 188 GB | とても大きい | 189 GB | 190 GB | 190 GB | 192 GB | 194 GB | 198 GB | 201 GB |
| IQ2_S （5分割） | 190 GB | とても大きい | 191 GB | 191 GB | 192 GB | 193 GB | 195 GB | 200 GB | 202 GB |
| IQ2_M （6分割） | 215 GB | 大きい | 216 GB | 216 GB | 217 GB | 218 GB | 220 GB | 225 GB | 227 GB |
| Q2_K （7分割） | 238 GB | とても大きい | 239 GB | 239 GB | 240 GB | 241 GB | 243 GB | 248 GB | 250 GB |
| Q2_K_L （7分割） | 239 GB | - | 240 GB | 240 GB | 241 GB | 242 GB | 244 GB | 249 GB | 251 GB |
| IQ3_XXS （7分割） | 268 GB | 大きい | 269 GB | 269 GB | 270 GB | 271 GB | 273 GB | 278 GB | 280 GB |
| IQ3_XS （8分割） | 277 GB | 大きい | 278 GB | 279 GB | 279 GB | 280 GB | 283 GB | 287 GB | 289 GB |
| Q3_K_S （8分割） | 293 GB | 大きい | 294 GB | 295 GB | 295 GB | 296 GB | 299 GB | 303 GB | 306 GB |
| IQ3_M （8分割） | 308 GB | 中くらい | 309 GB | 309 GB | 310 GB | 311 GB | 313 GB | 318 GB | 320 GB |
| Q3_K_M （8分割） | 308 GB | 中くらい | 309 GB | 309 GB | 310 GB | 311 GB | 313 GB | 318 GB | 320 GB |
| Q3_K_L （9分割） | 320 GB | 中くらい | 321 GB | 321 GB | 322 GB | 323 GB | 325 GB | 330 GB | 332 GB |
| Q3_K_XL （9分割） | 321 GB | - | 322 GB | 322 GB | 322 GB | 324 GB | 326 GB | 331 GB | 333 GB |
| IQ4_XS （10分割） | 360 GB | 小さい | 361 GB | 361 GB | 362 GB | 363 GB | 365 GB | 370 GB | 372 GB |
| IQ4_NL （10分割） | 380 GB | 小さい | 382 GB | 382 GB | 382 GB | 384 GB | 386 GB | 390 GB | 393 GB |
| Q4_0 （10分割） | 386 GB | 中くらい | 388 GB | 388 GB | 388 GB | 390 GB | 392 GB | 396 GB | 399 GB |
| Q4_K_S （11分割） | 394 GB | 中くらい | 395 GB | 396 GB | 396 GB | 397 GB | 400 GB | 404 GB | 406 GB |
| Q4_K_M （11分割） | 409 GB | 小さい | 410 GB | 411 GB | 411 GB | 412 GB | 415 GB | 419 GB | 422 GB |
| Q4_1 （11分割） | 421 GB | 中くらい | 422 GB | 422 GB | 423 GB | 424 GB | 426 GB | 431 GB | 433 GB |
| Q5_K_S （12分割） | 463 GB | 小さい | 464 GB | 464 GB | 465 GB | 466 GB | 468 GB | 473 GB | 475 GB |
| Q5_K_M （13分割） | 478 GB | ごく小さい | 479 GB | 480 GB | 480 GB | 481 GB | 484 GB | 488 GB | 491 GB |
| Q6_K （15分割） | 552 GB | ごく小さい | 554 GB | 554 GB | 554 GB | 556 GB | 558 GB | 562 GB | 565 GB |
| Q8_0 （20分割） | 713 GB | ほぼ同じ | 714 GB | 715 GB | 715 GB | 716 GB | 719 GB | 723 GB | 726 GB |
Ollama ollama run hf.co/bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-GGUF:Q4_K_M
llama.cpp llama-server -hf bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-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。
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/bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-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 bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-GGUF:Q4_K_M
LM Studio
検索欄に bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-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。
deepseek-ai のほかのモデル
-
8.2B
deepseek-ai
DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B
- Q4_K_M のサイズ
- 5.03 GB
- 8K で必要なメモリ
- 7.08 GB
実測 推定 VRAM 8 GB〜
-
284.3B
deepseek-ai
DeepSeek-V4-Flash-0731
- UD-IQ1_S のサイズ
- 82.5 GB
- 8K で必要なメモリ
- 83.4 GB
実測 推定 VRAM 96 GB〜
-
7.6B
deepseek-ai
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B
- Q4_K_M のサイズ
- 4.68 GB
- 8K で必要なメモリ
- 6.00 GB
実測 推定 VRAM 6 GB〜
-
1.8B
deepseek-ai
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
- Q4_K_M のサイズ
- 1.12 GB
- 8K で必要なメモリ
- 2.20 GB
実測 推定 VRAM 4 GB〜
-
1,573B
deepseek-ai
DeepSeek-V4-Pro-0813
- UD-Q4_K_XL のサイズ
- 850 GB
- 8K で必要なメモリ
- 851 GB
実測 推定
-
14.8B
deepseek-ai
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B
- Q4_K_M のサイズ
- 8.99 GB
- 8K で必要なメモリ
- 11.4 GB
実測 推定 VRAM 12 GB〜
同じくらいの大きさのモデル（ほかの開発元）
よくある質問
- DeepSeek-R1-0528（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409 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411 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-R1-0528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-R1-0528 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-R1-0528 を Ollama で動かすコマンドは？
- 「ollama run hf.co/bartowski/deepseek-ai_DeepSeek-R1-0528-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。