DeepSeekMath-V2 TPS kalkulátor

Otevřít váhy DeepSeek 685B parametry November 2025

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

0 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Které GPU mohou spustit DeepSeekMath-V2?

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.

0 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
Žádná GPU karta v našem katalogu nemůže spustit tento model s těmito nastaveními..

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: 27 November 2025
Autoři: Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, Z. Z. Ren, Jiewen Hu, Tian Ye, Zhibin Gou, Shirong Ma, Xiaokang Zhang

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification
Základní model: DeepSeek-V3.2-Exp-Base
Číselný formát: FP8

Velikost

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

parametry: 685B
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 (unrestricted)
Tréninkový kód: Unreleased

Jak je to klasifikováno

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

Proč je to sledováno: SOTA improvement
Záznam důvěry: Confident

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
Nap poslední aktualizace: 15 January 2026

Co čísla znamenají

Hardwarové požadavky v praxi

DeepSeekMath-V2 dosahuje počtu parametrů 685B. To je nad rámec toho, co jakákoliv jednotlivá GPU karta pojme. Spuštění znamená buď rozdělení na několik karet, nebo pronájem hardwaru určeného k této práci, a každá karta schopná to unést samostatně je součástí datacentra. Počet, který může: 0.

Odkud to přišlo

DeepSeekMath-V2 byl zveřejněn DeepSeek, v zemi zaznamenané jako China, během November 2025. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification.

Jeho výchozím bodem byl existující základní model, DeepSeek-V3.2-Exp-Base. To je obvyklý způsob, jak je specializovaný model vytvářen.

Protože byly jeho váhy uvolněny, nic ohledně jeho spuštění nezávisí na dostupnosti poskytovatele - je to vaše, jakmile je stáhnuto.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: sOTA improvement.

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro DeepSeekMath-V2

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

01

Začněte od sloupce paměti

Každá KARTA zde byla zkontrolována proti DeepSeekMath-V2. Tato čísla, nikoli hlavní výkon karty, rozhodují o tom, zda běží.
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. DeepSeekMath-V2.
03

Vyberte, jak moc to budete komprimovat.

Každá KARTA spouští nejméně komprimovanou kopii, kterou může udržet.. 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

Srovnejte TPS, ne specifikace

Rychlostní řazení je v podstatě řazením podle šířky pásma paměti, pro DeepSeekMath-V2. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti.
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Sloupec vhodnosti odděluje karty, které to jen tak tak zvládají, od těch, které mají místo navíc, v případě DeepSeekMath-V2. 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

Každá stránka karty opakuje tento postup pro každý model, který máme, a odpovídá na to, k čemu je hardware dobrý kromě DeepSeekMath-V2.

Odpovědi

DeepSeekMath-V2 — běžné otázky

DeepSeekMath-V2— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Každé číslo je odvozeno od šířky pásma VRAM a velikosti modelu, není benchmarkováno, což je důvod, proč je každé publikováno jako rozsah spíše než jako jediné číslo. Jeden příklad: rozsah pod každou hodnotou Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

DeepSeekMath-V2— 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.

DeepSeekMath-V2— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 685B. HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

DeepSeekMath-V2— Kdo to vytvořil?

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

DeepSeekMath-V2— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v November 2025.

DeepSeekMath-V2— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

DeepSeekMath-V2— kde si to mohu stáhnout?

Váhy jsou zveřejněny, i když nemáme odkaz na repozitář. Tato stránka vypočítává hardwarové požadavky spíše než aby hostila modelové soubory.

DeepSeekMath-V2— Mohu to spustit, pokud se to nevejde do mé GPU?

Částečně. Vrstvy, které se nevejdou, sedí v systémové paměti a běží jen při zlomku rychlosti, takže většinou odložený model není často použitelný. Nejbližší nepřesnost, kterou vypočítáme, zaostává o 155.9 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

DeepSeekMath-V2— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Kapacita se sčítá napříč KARTAMI; propustnost nikoliv. Počet KARET, které ji již drží samostatně: 0. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

DeepSeekMath-V2— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Větší karta obsahuje přesnější kopii. Počet úrovní komprese používaných na kartách, které ji provádějí: 1. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 15 January 2026

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