DeepSeek-Prover-V1.5 TPS kalkulátor

Otevřít váhy DeepSeek 7B parametry August 2024

Každá karta níže je hodnocena podle tohoto modelu na základě délky kontextu a minimální kvality, kterou si zvolíte. Rychlost je odhad pro jednotlivý požadavek, vypočítaná z paměťové šířky karty a velikosti modelu po kompresi..

Vypočteno pro tento model

509 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q5_K_M · 22.5 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

484 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit DeepSeek-Prover-V1.5?

Nastavte vstupy, přečtěte si odpověď

Délka kontextu tokeny

Delší konverzace potřebuje více paměti, což může tento model vytlačit z menších karet..

Minimální kvalita

Skrývá karty, které by se do modelu vešly pouze jeho stlačením pod tento bod.

Hledat karty

Paměť karty

Také zobrazit karty, které to nemohou spustit.

509 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–618 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
387 tok/s 232–618 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 185–495 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
283 tok/s 170–453 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
251 tok/s 151–402 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
161 tok/s 137–193	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Těsný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
155 tok/s 93–248 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
137 tok/s 117–165	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q6_K	Těsný
129 tok/s 77–206 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
126 tok/s 76–202 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.6 GB	Q8_0	Pohodlný

Rychlosti jsou odhady pro jednoho žadatele — jednu konverzaci najednou — vypočítané z šířky pásma paměti, velikosti modelu a kvantizace. Skutečný průchod se liší s výkonem inference a jeho verzí. Čísla zveřejněná výrobci hardwaru měří mnoho simultánních požadavků a jsou mnohem vyšší..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace: DeepSeek
Typ organizace: Industry
Země: China
Publikováno: 15 August 2024
Autoři: Huajian Xin, Z.Z. Ren, Junxiao Song, Zhihong Shao, Wanjia Zhao, Haocheng Wang, Bo Liu, Liyue Zhang, Xuan Lu, Qiushi Du, Wenjun Gao, Qihao Zhu, Dejian Yang, Zhibin Gou, Z.F. Wu, Fuli Luo, Chong Ruan

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména: Language
Úkol: Quantitative reasoning
Základní model: DeepSeekMath 7B

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

parametry: 7B
Výcviková data: tokens

Dostupnost

Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.

Hmotnosti: Open — downloadable
Přístup k modelu: Open weights (restricted use)
Tréninkový kód: Unreleased
Hugging Face: deepseek-ai

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží DeepSeek-Prover-V1.5

Seřazeno podle odhadovaných tokenů za sekundu, nejnovější karta první, kde se rychlosti shodují. Protože generování je omezeno šířkou pásma paměti, toto řazení následuje šířku pásma spíše než jakýkoli herní benchmark..

Nejmenší GPU, které ještě běží DeepSeek-Prover-V1.5

Nejlevnější cesta dovnitř, podle kapacity paměti. Těsný fit spustí model, ale nenechá nic navíc na delší konverzaci..

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

Minimum karta

Xeon Phi 5110P

Potřeba paměti

7.2 GB

Nejrychlejší

484 tok/s

DeepSeek-Prover-V1.5 dosahuje počtu parametrů 7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 509.

Vstupní bod je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB, spuštění na kompresi Q5_K_M a vyrábějí kolem 22.5 tokenů za sekundu

Nejrychlejší výsledek pochází z B200, generování přibližně 484 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

O tomto modelu

DeepSeek-Prover-V1.5 byl zveřejněn DeepSeek, v zemi zaznamenané jako China, během August 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol quantitative reasoning.

Staví na DeepSeekMath 7B. Většina modelů na této úrovni je přizpůsobena z existující základny namísto toho, aby byla vytvořena od nuly.

Váhy jsou zveřejněny, takže si je můžete stáhnout a spustit na své vlastní hardwaru neomezeně, offline, bez připojeného účtu. Na Hugging Face je publikováno pod organizací deepseek-ai.

Jak rychle to běží a proč

Uprostřed rozsahu se nachází každá karta, která to dokáže spustit, na 27.2 tokens za sekundu. Překračující rychlost čtení rovnou: 482 z nich

Je to hustý model, takže každý parametr je čten pro každý token vyprodukovaný. To dělá rychlost téměř přesně sledovat paměťovou šířku pásma — karta s dvojnásobnou šířkou pásma generuje přibližně dvojnásobně rychle.

Jeho rozložení pozornosti je v naší databázi, takže hodnoty VRAM jsou vypočítány přesně místo přibližně.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro DeepSeek-Prover-V1.5

Stůl výše již posoudil každou kartu, pro kterou máme specifikace, proti tomuto modelu. Dostání se k vaší odpovědi trvá šest kroků.

01

Zkontrolujte, co to potřebuje před čímkoli jiným.

Tabulka uvádí každou kartu, která je schopna pojmout DeepSeek-Prover-V1.5, potřebující kolem 7.2 GB při kompresi Q5_K_M. Kapacita je brána — karta buď ji má, nebo ne.
02

Nastavte délku kontextu, se kterou budete pracovat

Nastavte kontext na to, co skutečně použijete. Cache roste s konverzací a to je obvyklý důvod, proč karta, která se zdála v pořádku, přestane vejít. DeepSeek-Prover-V1.5.
03

Rozhodněte, jaké množství komprese přijmete

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet., dosahující komprese Q5_K_M na nejmenší kartě, která se vejde. Nastavení minimální kvality odstraňuje karty, které pouze splňují tuto kvalitu tím, že ji dále stlačují více, než byste chtěli, a udržuje srovnání na jedné úrovni.
04

Třídit podle rychlosti

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro DeepSeek-Prover-V1.5. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 484 tok/s
05

Přečtěte si poslední sloupec fit

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě DeepSeek-Prover-V1.5. Pohodlný znamená, že můžete později zvětšit kontext. Ten rozdíl má větší význam než pár tokenů za sekundu, takže kupte pro pohodlné, pokud to očekáváte.
06

Podívejte se, co dalšího ta karta spouští

Každý název karty odkazuje na její vlastní stránku, která provádí stejný výpočet v celém katalogu modelů. Karta se obvykle kupuje pro více než jeden model, takže se vyplatí se podívat před tím, než koupíte. DeepSeek-Prover-V1.5.

Odpovědi

DeepSeek-Prover-V1.5 — běžné otázky

DeepSeek-Prover-V1.5— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je Xeon Phi 5110P, s kapacitou VRAM 8 GB. Spouští model při kompresi Q5_K_M používající přibližně 7.2 GB, a produkuje přibližně 22.5 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 509.

DeepSeek-Prover-V1.5— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 484 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 482.

DeepSeek-Prover-V1.5— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 7.2 GB při kompresi Q5_K_M, která je ta nejmenší karta, která to používá. Méně komprese vyžaduje více: čísla ve sloupci paměti výše jsou přepočítána pro každou kartu, protože každá drží nejméně komprimovanou verzi, kterou může.

DeepSeek-Prover-V1.5— mohu to spustit na GPU držící 8 GB?

Ano. GPU kartu CMP 170HX 8 GB, držení 8 GB, provozuje ho při kompresi Q5_K_M, používající přibližně 7.2 GB a generováním zhruba 161 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

DeepSeek-Prover-V1.5— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 9.6 GB a generováním zhruba 55.2 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

DeepSeek-Prover-V1.5— mohu to spustit na GPU držící 16 GB?

Ano. GPU kartu Tesla V100 SXM2 16 GB, držení 16 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 9.6 GB a generováním zhruba 68.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DeepSeek-Prover-V1.5— mohu to spustit na GPU držící 24 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 5090 D V2, držení 24 GB, provozuje ho při kompresi Q8_0, používající přibližně 9.6 GB a generováním zhruba 81.1 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DeepSeek-Prover-V1.5— Je to OPEN SOURCE?

Jeho váhy jsou zveřejněny, takže si je lze stáhnout a spustit na vlastním hardwaru. Všimněte si, že open WEIGHTS není totéž co open SOURCE v plném smyslu — neříká nic o tréninkových datech, tréninkovém kódu nebo obchodních podmínkách připojených.

DeepSeek-Prover-V1.5— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 7B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

DeepSeek-Prover-V1.5— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností DeepSeek, zakládající se na China, organizace zařazená jako industry.

DeepSeek-Prover-V1.5— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2024. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

DeepSeek-Prover-V1.5— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol quantitative reasoning. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.

DeepSeek-Prover-V1.5— kde si to mohu stáhnout?

Jeho váhy jsou publikovány na Hugging Face, pod organizací deepseek-ai. Na našem webu nenabízíme soubory modelů — tento web vypočítává, jaký hardware je potřebný pro jejich spuštění.

DeepSeek-Prover-V1.5— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Může být rozdělen mezi GPU kartu a systémovou paměť, ale v tomto případě se generuje bolestivě pomalu. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 1.0 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

DeepSeek-Prover-V1.5— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 509. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

DeepSeek-Prover-V1.5— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Protože se kapacita liší, liší se i to, jak moc musí být stlačena. Počet odlišných úrovní v tabulce výše: 3. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

DeepSeek-Prover-V1.5— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 411–581 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.

Všechny AI modely