モデル別の実測結果

Mac Studio（M5 Max・36GB）で測ったDeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B

DeepSeek・Ollama 名 hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF:Q4_K_M

Mac Studio（M5 Max・36GB）で、DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5Bはかんたんな質問に約1.7秒で答え、日本語の知識問題は23%、算数は27%正解、メモリは1.5GB使いました。

測った結果

項目結果測ったモデルの中でメモ
返事の速さ約1.7秒34モデル中 13位かんたんな常識問題1問に答え終わるまで（50問の中央値）
知識問題（高校〜大学レベル）23%34モデル中 34位200問・誤差±6・打ち切り61問（不正解に数える）
算数（文章題）27%34モデル中 34位100問・誤差±9・打ち切り23問（不正解に数える）
使うメモリ1.5GB34モデル中 2位
英→日の翻訳3点30モデル中 30位100点満点（chrF）・1文約2.1秒
日→英の翻訳25点30モデル中 30位100点満点（chrF）・1文約1.5秒

「測ったモデルの中で」は、このサイトで測った 34 モデルの中での順位です（速さとメモリは小さいほど上）。

自分の Mac で試すには

  1. ollama.com から Mac 版の Ollama を入れて起動します。
  2. ターミナルで次のように入力します。初回はモデルのダウンロードが始まり、終わると会話できます。ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B-GGUF:Q4_K_M

この Mac では 1.5GB 使いました。ほかのアプリと一緒に快適に使う目安は、メモリ 8GB 以上の Mac です（モデルがメモリの半分ほどに収まる）。

モデルの情報

作った会社
DeepSeek
大きさ
パラメータ約18億
量子化
Q4_K_M
考えてから答えるタイプ
はい
一度に扱える最大の長さ
131,072 トークン
公開日（Hugging Face）
2025年1月20日
文字を書く速さ
257.4 tok/s
起動（読み込み）
約0.6秒
計測日
2026年10月6日
Ollama
0.34.3
Hugging Face
deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B
シリーズ
DeepSeek

名前の部品（大きさ・量子化など）の意味はモデル名の読み方で説明しています。

メモリが近いモデル

文章のページで主なモデルを比べられます。シリーズのページには測ったすべてのモデルがあります。