¿Cuáles son los requisitos de hardware para ejecutar DeepSeek V3 en local?

Verificación de la realidad del hardware de DeepSeek V3

**Modelo completo (671B, Q4_K_M):** ~400 GB RAM — se necesita una workstation de servidor. Ninguna GPU de consumo lo soporta.

**Por qué MoE no ayuda aquí:** DeepSeek V3 activa solo ~37B parámetros por forward pass. Pero todos los 671B tensores de pesos deben estar en memoria simultáneamente.

Alternativas prácticas por nivel de hardware

**8 GB VRAM (RTX 3060 / M2):** DS-R1-Distill-Qwen-7B Q4_K_M — 88% MATH-500, el modelo de razonamiento local más fuerte en 7B.

**12–16 GB VRAM (RTX 3080 / M2 Pro):** DS-R1-Distill-Qwen-14B Q4_K_M — 90% MATH-500, razonamiento paso a paso en problemas complejos.

**24 GB VRAM (RTX 4090 / M3 Max):** DS-R1-Distill-Qwen-32B Q4_K_M — 94% MATH-500, supera al V3 completo en benchmarks de matemáticas estandarizados.

**64+ GB RAM (sin GPU dedicada):** Qwen3-72B Q4_K_M — inferencia CPU, 0.5–1 tok/s, mejor modelo local grande de propósito general.

Para la familia completa R1 reasoning — guía de hardware, benchmarks y comandos Ollama: [Mejor modelo de razonamiento local 2026](/es/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026) · [Chuleta de VRAM](/es/prompt-bites/deepseek-r1-distill-vram-cheatsheet)

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