Quais são os requisitos de hardware para rodar o DeepSeek V3 localmente?

Verificação da realidade do hardware do DeepSeek V3

**Modelo completo (671B, Q4_K_M):** ~400 GB de RAM — necessário workstation de servidor. Nenhuma GPU de consumo suporta isso.

**Por que MoE não ajuda aqui:** DeepSeek V3 ativa apenas ~37B parâmetros por forward pass. Mas todos os 671B tensores de pesos devem estar na memória simultaneamente.

Alternativas práticas por nível de hardware

**8 GB de VRAM (RTX 3060 / M2):** DS-R1-Distill-Qwen-7B Q4_K_M — 88% MATH-500, o modelo de raciocínio local mais forte em 7B.

**12–16 GB de VRAM (RTX 3080 / M2 Pro):** DS-R1-Distill-Qwen-14B Q4_K_M — 90% MATH-500, raciocínio passo a passo em problemas complexos.

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

**64+ GB de RAM (sem GPU dedicada):** Qwen3-72B Q4_K_M — inferência por CPU, 0,5–1 tok/s, melhor modelo local grande de propósito geral.

Para a família completa R1 de raciocínio — guia de hardware, benchmarks e comandos Ollama: [Melhor modelo de raciocínio local 2026](/pt/local-llms/best-local-reasoning-model-deepseek-r1-2026) · [Guia de VRAM](/pt/prompt-bites/deepseek-r1-distill-vram-cheatsheet)

Perguntas frequentes