RTX 5080 16GB 能跑 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 吗？

NVIDIA · 16 GB GDDR7 · 带宽 960 GB/s · DeepSeek · 32.8B · 模型上下文最长 128K

不能——DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 在 Q4 下即使 4K 上下文也约需 22.32 GB，超出 RTX 5080 16GB 的 16 GB GDDR7。只能靠重度 CPU/磁盘 offload 勉强运行。 Q4/8K 解码：≈ 20.8 tok/s（估算，batch 1）。 FP16 约需 73.16 GB——此卡装不下。 估算来自显存带宽公式；标注「实测」的行覆盖估算。相对排名比绝对 tok/s 更可靠。 方法论.

各量化与上下文下的装机与速度

量化	上下文	所需 VRAM	装得下？	tok/s（解码）
Q4	4K	22.32 GB	否	27.3 估算
Q4	8K 默认	25.6 GB	否	20.8 估算
Q4	32K	45.28 GB	否	6.6 估算
FP16	4K	69.88 GB	否	—
FP16	8K 默认	73.16 GB	否	—
FP16	32K	92.84 GB	否	—

装得下 = 权重 + KV(上下文) + 1 GB 开销 ≤ 95% VRAM。实测锚点与上下文无关；装机结论按上下文分别计算。tok/s 缺失表示模型远超此卡能力（只能纯 offload）。

8K 上下文 VRAM 明细

量化	权重	KV cache	开销	合计所需	RTX 5080 16GB VRAM
Q4	18.04 GB	6.56 GB	1 GB	25.6 GB	16 GB
FP16	65.6 GB	6.56 GB	1 GB	73.16 GB	16 GB

其他能跑 DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的 GPU

• B200 192GB SXM — ≈155.2 tok/s Q4 估算
• MI300X 192GB — ≈102.8 tok/s Q4 估算
• H200 141GB SXM5 — ≈93.1 tok/s Q4 估算
• H100 80GB SXM5 — ≈65.0 tok/s Q4 估算
• Gaudi 3 128GB — ≈63.6 tok/s Q4 估算
• A100 80GB SXM4 — ≈39.6 tok/s Q4 估算
• RTX 5090 32GB — ≈34.8 tok/s Q4 估算
• RTX 6000 Ada 48GB — ≈18.6 tok/s Q4 估算

DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B 的全部 GPU →

RTX 5080 16GB 可跑的其他模型

• MiniCPM5-1B — ≈565.7 tok/s Q4 估算
• Qwen3.5-2B — ≈305.5 tok/s Q4 估算
• gpt-oss-20b — ≈204.9 tok/s Q4 实测
• Llama-3.2-3B-Instruct — ≈190.9 tok/s Q4 估算
• Mistral-7B-Instruct-v0.3 — ≈163.6 tok/s Q4 实测
• Qwen3-4B-Instruct-2507 — ≈152.7 tok/s Q4 估算
• Qwen3-4B-Thinking-2507 — ≈152.7 tok/s Q4 估算
• NVIDIA-Nemotron-3-Nano-4B-BF16 — ≈152.7 tok/s Q4 估算

RTX 5080 16GB 上的全部模型 →