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DeepSeek-R1 Distill Llama 70B を動かすPCスペック（必要VRAM・メモリ・速度の目安）

DeepSeek ・ 公開 2025-01 ・ 70.55Bパラメータ ・ データ更新 2026-10-02

R1をLlama 70Bに蒸留した推論型。VRAM 48GB / Mac 64GBから

44GB4bitで動かすのに要るメモリ（会話8,192トークン分込み）
VRAM 48GB実用になるいちばん安いGPU: RTX 6000 Ada
64GB実用になるいちばん小さいMac: M5 Max（64GB）
131,072最大コンテキスト（学習時）

編集部の見立て

DeepSeek-R1が書いた解答例で、Llama-3.3-70B-Instructを追加学習した推論型です。配布元は同じ手法で1.5Bから70Bまで6本を出しており、これが最大。重さはLlama 3.3 70Bと同じで、4bitと8kの文脈で43.8GBになります。

RTX 6000 Ada（48GB）で推定15.3tok/s、M5 Max（64GB）で推定11.4tok/s。考える過程を長く書く型なので、答えが出るまでの待ちは長くなります。48GB以上のGPUか64GB以上のMacを持ち、数学やコードの検討を手元で完結させたい人向け。

量子化別の必要メモリ

ファイルサイズは Hugging Face（bartowski/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF） に置かれている実際のファイルサイズです。KVキャッシュ（会話の作業メモリ）は8,192トークン・fp16として、モデルの構造（80層）から計算しています。必要メモリの合計には計算用のバッファも含めています。

量子化ファイルKVキャッシュ（8k）必要合計GPUならMacなら
2bit（IQ2_M）
品質劣化大。最後の手段		22GB2.5GB26GBVRAM 32GB〜48GB〜
2bit（Q2_K）
品質劣化大。最後の手段		25GB2.5GB28GBVRAM 32GB〜48GB〜
3bit（IQ3_M）
メモリ優先		30GB2.5GB34GBVRAM 48GB〜48GB〜
3bit（Q3_K_M）
メモリ優先		32GB2.5GB36GBVRAM 48GB〜48GB〜
4bit（IQ4_XS）
Q4_K_Mより一回り小さい		35GB2.5GB39GBVRAM 48GB〜64GB〜
4bit（Q4_K_M）
標準。迷ったらこれ		40GB2.5GB44GBVRAM 48GB〜64GB〜
5bit（Q5_K_M）
品質重視		47GB2.5GB51GBGPU単体では不可96GB〜
6bit（Q6_K）
ほぼ無劣化		54GB2.5GB59GBGPU単体では不可96GB〜
8bit（Q8_0）
無劣化に近い		70GB2.5GB75GBGPU単体では不可128GB〜

モデルの構造と、必要メモリの増え方

DeepSeek-R1 Distill Llama 70BはDeepSeekが2025年1月に公開した70.55Bのモデルです。GGUFのヘッダには80層と書かれており、全パラメータを毎回読み出すdense型なので、生成速度はファイルサイズとメモリ帯域幅でほぼ決まります。

全80層が全域注意で、KVヘッド8・head次元128。KVキャッシュはトークン数に正比例して増えます。1トークンあたりのKVキャッシュは約320KB（fp16）で、コンテキスト長にそのまま比例します。実際の値は、8,192トークンで2.5GB、学習時の上限131,072トークンまで伸ばすと40GBです。

このモデルを実際に使うなら

配布元の評価では、1回の出力を最大32,768トークンまで許し、temperature 0.6、top_p 0.95で回しています。手元でもこの長さの思考が出ると見込んでおくべきです。KVは1トークン320KBなので、32,768トークンで10GB。Q4_K_Mの39.6GBと足すと49.6GBで、RTX 6000 Adaの実効47.5GBを超えます。

IQ4_XS（35.3GB）なら重みとKVで45.3GB。余白は薄いまま。設定ファイルとトークナイザーは元のLlamaから少し変えてあると配布元が書いており、Llama 3.3用のテンプレートは流用しないのが無難です。同じ系列のDistill Qwen 32Bは4bitに8kの文脈込みで21.5GBなので、24GB級GPUしかないならそちらが現実的です。

このモデルの系統

GGUFヘッダに書かれたアーキテクチャはllamaで、当サイト収録の204モデル中39本が同じ系統です。Llama系。最も広く使われているアーキテクチャで、対応していないツールを探すほうが難しい水準です。

配布元はbartowski/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70B-GGUF、元になったモデルはdeepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Llama-70Bです。

得意分野は推論（段階を踏んで考える処理）です。

同じDeepSeekのモデルでは、サイズの近いものにDeepSeek-R1 Distill Qwen 32B（32.76B）、DeepSeek-R1 Distill Qwen 14B（14.77B）、DeepSeek-R1-0528 Qwen3 8B（8.19B）があります。

コンテキスト長を伸ばすと必要メモリはどう増えるか

長い文書を渡す、会話を続ける、コードベース全体を読ませる。こうした使い方ではコンテキスト長を伸ばしますが、その分KVキャッシュがメモリを食います。4bit（Q4_K_M）（40GB）を前提に、コンテキスト長ごとの必要メモリを計算しました。全層が全域注意なので、コンテキスト長に比例してKVが増えます。

コンテキストKVキャッシュ必要合計必要なGPU必要なMac
4,0961.3GB43GBVRAM 48GB〜64GB〜
8,192既定2.5GB44GBVRAM 48GB〜64GB〜
16,3845.0GB46GBVRAM 48GB〜64GB〜
32,76810GB51GBGPU単体では不可96GB〜
65,53620GB61GBGPU単体では不可96GB〜
131,07240GB81GBGPU単体では不可128GB〜

KVキャッシュをq8_0に量子化すると、32,768トークンでのKVは約10GBから約5.0GBに減ります（品質はわずかに落ちます）。

同じサイズ帯の他のモデル

モデル開発元4bitで必要一言
Shisa V2.1 Llama 3.3 70BShisa.AI44GB日英バイリンガルに調整した70B。Mac 64GB以上かVRAM 48GB級
Llama 3.3 Swallow 70BSwallow（東京科学大学・産総研）44GBLlama 3.3 70Bの日本語強化版。Mac 64GB以上かVRAM 48GB級
Llama 3.3 70BMeta44GB70Bのdense型。VRAM 48GB以上かMac 64GB以上
Llama 3 Youko 70Brinna44GBrinnaの日本語70B。VRAM 48GB / Mac 64GBから
Llama 3.1 70BMeta44GBLlama 3.3 70Bの前の世代の70B（dense型）。VRAM 48GB / Mac 64GBから
Llama 3.1 70B JapaneseCyberAgent44GBサイバーエージェントがLlama 3.1 70Bに日本語を追加学習。VRAM 48GB / Mac 64GBから

4bit（Q4_K_M）が動く機種と推定速度

4bit（Q4_K_M）なら0機種で20 tok/s以上、16機種で8〜20 tok/s（テキスト生成の推定・計算方法）。

快適 20 tok/s以上（0機種）

  • なし

実用 8〜20 tok/s（16機種）

遅い 動くが遅い（9機種）

メモリに一部を逃がせば動く（6機種・CPUオフロード、PCのメモリ32GB想定）

動かない機種（110）を見る

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DeepSeek-R1 Distill Llama 70Bは4bit（IQ4_XS）で35GB、8bitのQ8_0なら70GB。精度違いを3種類そろえるだけで約107GB使います。何本か試すうちに、まず内蔵SSDが先に埋まります。Macは内蔵を増設できないので外付けが前提です。

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メモリ増設（32GB化）

VRAMに載りきらない分は、システムメモリに逃がして動かせます（CPUオフロード）。DeepSeek-R1 Distill Llama 70Bは44GB要るので、VRAM 12GBのカードなら約32GBをメモリ側で受ける計算です。この容量になるとメモリ64GB以上が前提で、速度もメモリ帯域で決まります。

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よくある質問

DeepSeek-R1 Distill Llama 70Bを動かすのに必要なVRAMは？

4bit量子化（4bit（Q4_K_M））でファイル40GB、8,192トークンのKVキャッシュを含めて約44GBが必要です。GPU単体ならRTX 6000 Ada（VRAM 48GB）から実用速度で動きます。

DeepSeek-R1 Distill Llama 70BはMacで動く？

動きます。ユニファイドメモリ64GB以上のApple Silicon（例: Apple M5 Max（64GB））なら、4bit量子化で実用的な速さが出ます。

このクラスの選び方: ローカルLLM（70B〜120B MoE）に必要なPC / MacかWindowsか

手持ちのPCで判定する