Para ejecutar Deepseek Coder de manera eficiente, se recomiendan los siguientes requisitos de hardware:
** Procesador: una CPU de núcleo múltiple moderna es esencial. Un Intel Core i7 de la octava generación o AMD Ryzen 5 de la tercera generación es adecuada, con una preferencia por las CPU que tienen al menos 6 a 8 núcleos y velocidades de reloj más altas (3.6 GHz o más) para un rendimiento óptimo. El soporte para conjuntos de instrucciones avanzados como AVX y AVX2 puede mejorar aún más las capacidades de procesamiento [3] [4].
** RAM: es necesario al menos 16 GB de RAM, pero 32 GB o más se recomiendan altamente para un mejor rendimiento, especialmente cuando se trata de modelos más grandes [4] [7].
** GPU: los requisitos de GPU varían significativamente en función del tamaño del modelo:
- Para modelos más pequeños (por ejemplo, 7b, 16b), una GPU de consumo de alta gama como la NVIDIA RTX 4090 (con 24 GB VRAM) es suficiente.
-Para modelos más grandes (por ejemplo, 67B o más), a menudo se requiere una configuración multigpu, utilizando GPU de grado empresarial como NVIDIA A100 o H100, que tienen un VRAM sustancial (80 GB o más por GPU) para manejar la carga computacional efectivamente [2] [4] [5] [7].
** Espacio de disco: el espacio de disco suficiente también es crucial, ya que los pesos del modelo pueden requerir un almacenamiento significativo. Dependiendo del modelo, esto podría variar desde decenas hasta cientos de gigabytes. Los usuarios deben asegurarse de que tengan un espacio gratuito adecuado antes de descargar archivos de modelo [6] [7].
En general, para un rendimiento óptimo con Deepseek Coder, es esencial una combinación de una potente CPU de múltiples núcleos, amplia RAM y una GPU capaz (o GPU múltiples para modelos más grandes).
Citas:
[1] https://stackoverflow.com/questions/78697403/system-requirements-for-theepseek-coder-v2-instruct/78825493
[2] https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/1ic8zil/yes_you_can_run_deepseekr1_locally_on_your_device/
[3] https://www.hardware-corner.net/llm-database/deepseek/
[4] https://dev.to/proflead/deepseek-ai-ai-that-crushed-openai-dow-to-use-deepseek-r1-privatamente-22fl
[5] https://apxml.com/posts/gpu-requirements-deepseek-r1
[6] https://vagon.io/blog/a-step-by-step-guide-to-running-deepseek-r1-on-vagoncloud-desktops
[7] https://www.proxpc.com/blogs/gpu-hardware-requirements-guide-for-epseek-models-in-2025
[8] https://dev.to/pavanbelagatti/run-deepseek-r1-locally-for-free-in-just-3 minutes-1e82