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Run LLM Locally

DeepSeek R1 Distill Llama 8B sur une RX 7900 GRE

Avec ses 16 Go de VRAM, la RX 7900 GRE fait tourner DeepSeek R1 Distill Llama 8B en Q4_K_M entièrement sur le GPU avec un contexte de 8K (environ 6,7 Go nécessaires). En Q8_0, il tient entièrement.

DeepSeek R1 Distill Llama 8B

Q4_K_M · 8K contexte

Excellent

Le modèle demande environ 6,7 Go et tient dans les 15,5 Go disponibles, avec 8,8 Go de marge.

Votre matériel
RX 7900 GRE 16 Go · 64 Go RAM
Mémoire estimée
~6,7 Go estimation
VRAM (mémoire utilisable)
15,5 Go
GPU seul
Oui
Offload CPU/GPU
Non nécessaire
Vitesse de génération
60–88 tok/s estimation
Plus grand contexte en mémoire rapide
75K tokens
Confiance : faible

Basé sur : bande passante mémoire (576 Go/s) et taille du modèle

Répartition de la mémoire

~6,7 Go (6,3 Go–7,2 Go) nécessaires · estimation

Tient entièrement en VRAM · 8,8 Go libres

  • Poids du modèle4,6 Go
  • Cache KV1 Go
  • Surcoût runtime0,8 Go
  • Marge de sécurité0,3 Go
Hypothèses: contexte 8K tokens · cache KV f16 · llama.cpp (ROCm) · flash attention activée · poids = taille réelle du fichier

EstimationDonnées mises à jour il y a 24 joursSource: moteur Run LLM Locally, Hugging Face config.json + model card

Ce qui rend cette estimation moins fiable

  • pas encore de benchmark pour ce matériel et ce modèle

Les autres quantifications sur la RX 7900 GRE

DeepSeek R1 Distill Llama 8B sur RX 7900 GRE + 64 Go de RAM · contexte 8K
DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q8_08K~10,2 Go · 39–56 tok/s estimationExcellent
DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q6_K8K~8,3 Go · 48–70 tok/s estimationExcellent
DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q5_K_M8K~7,5 Go · 54–78 tok/s estimationExcellent
DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q4_K_M8K~6,7 Go · 60–88 tok/s estimationExcellent
DeepSeek R1 Distill Llama 8B IQ4_XS8K~6,2 Go · 65–96 tok/s estimationExcellent
DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q3_K_M8K~5,9 Go · 70–104 tok/s estimationExcellent

Alternatives

Où acheter une RX 7900 GRE

Les prix et les liens suivent le marché choisi.

Radeon RX 7900 GRE

16 Go GDDR6 · 576 Go/s · 260 W

ExcellentFait tourner DeepSeek R1 Distill Llama 8B Q4_K_M entièrement en mémoire

Prix indisponible

Disponibilité inconnue

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Questions fréquentes

La RX 7900 GRE peut-elle faire tourner DeepSeek R1 Distill Llama 8B ?
Le modèle demande environ 6,7 Go et tient dans les 15,5 Go disponibles, avec 8,8 Go de marge.
Quelle quantification choisir sur la RX 7900 GRE ?
Q8_0 est la quantification la plus précise qui tient entièrement en VRAM avec un contexte de 8K. ~10,2 Go / 15,5 Go.
Quel est le plus grand contexte possible sur la RX 7900 GRE ?
En Q4_K_M, environ 75K tokens tiennent entièrement en VRAM avec un cache KV en f16. Un cache KV en q8_0 double à peu près ce chiffre.
À quelle vitesse tourne DeepSeek R1 Distill Llama 8B (RX 7900 GRE) ?
Nous estimons 60–88 tok/s (estimation, confiance faible). Basé sur : bande passante mémoire (576 Go/s) et taille du modèle.