RTX 3080
Pros
- 10 GB VRAM — suficiente para DeepSeek R1 Distill 14B
- Ejecuta modelos hasta 16.8 GB en Q8
Comparativa detallada para elegir el mejor modelo para IA local: VRAM, contexto, calidad y GPU mínima.
| Métrica | DeepSeek R1 Distill 14B | Qwen2.5 14B |
|---|---|---|
| Parámetros Mayor no siempre es mejor — depende del entrenamiento | 14 B | 14 B |
| VRAM requerida (Q4) Menos VRAM = más accesible | 8,4 GB | 8,4 GB |
| VRAM requerida (Q8) Q8 ofrece mejor calidad que Q4 | 16,8 GB | 16,8 GB |
| Longitud de contexto Mayor contexto = documentos más largos | 128.000 tokens | 131.072 tokens Mejor |
| Quality Score Puntuación compuesta de benchmarks | 87 /100 Mejor | 84 /100 |
| Licencia Uso comercial disponible | MIT | Apache-2.0 |
| Casos de uso Usos principales declarados | reasoningchatcoding | chatcodingreasoninganalysis |
Para ejecutar DeepSeek R1 Distill 14B necesitas al menos 8.4 GB de VRAM. La GPU mínima recomendada:
Pros
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DeepSeek R1 Distill 14B y Qwen2.5 14B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Qwen2.5 14B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
DeepSeek R1 Distill 14B y Qwen2.5 14B son muy similares en calidad. Si tienes menos VRAM disponible, Qwen2.5 14B es más eficiente. Si buscas máxima calidad sin restricciones de hardware, cualquiera de los dos es una excelente elección.
DeepSeek R1 Distill 14B requiere 8.4 GB de VRAM en Q4, 16.8 GB en Q8, o 33.6 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 3080.
Qwen2.5 14B requiere 8.4 GB de VRAM en Q4, 16.8 GB en Q8, o 33.6 GB en FP16 completo. La GPU mínima recomendada es la RTX 3080.
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