DeepSeek Coder 6.7B TPS kalkulátor

Otevřít váhy DeepSeek,Peking University 6.7B parametry January 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

306 karty, které to mohou spustit

818 karty, které máme specifikace pro

Nejmenší karta, která se vejde

P102-101

10 GB · Q4_K_M · 39.7 tok/s

Nejrychlejší karta

B200

506 tok/s · 180 GB

Které GPU mohou spustit DeepSeek Coder 6.7B?

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.

306 karty odpovídají

Vypočítávání

					Potřebuje	Kvantisace	Pohodlné
506 tok/s 430–607	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
506 tok/s 430–607	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
404 tok/s 242–646 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
404 tok/s 242–646 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
323 tok/s 194–517 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 263–371	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
309 tok/s 263–371	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
296 tok/s 178–473 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
263 tok/s 158–420 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
263 tok/s 158–420 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
263 tok/s 158–420 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
249 tok/s 212–299	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
228 tok/s 194–273	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q4_K_M	Těsný
212 tok/s 181–255	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 181–255	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 181–255	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 181–255	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
212 tok/s 181–255	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
162 tok/s 97–259 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
162 tok/s 97–259 · nízká důvěra	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
135 tok/s 81–216 · nízká důvěra	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
132 tok/s 79–211 · nízká důvěra	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 110–155	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 110–155	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.5 GB	Q8_0	Pohodlný
129 tok/s 110–155	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	11.5 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,Peking University
Typ organizace: Industry,Academia
Země: China
Publikováno: 25 January 2024
Autoři: Daya Guo, Qihao Zhu, Dejian Yang, Zhenda Xie, Kai Dong, Wentao Zhang, Guanting Chen, Xiao Bi, Y. Wu, Y.K. Li, Fuli Luo, Yingfei Xiong, Wenfeng Liang

Co to dělá

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

Doména: Language
Úkol: Code generation

Velikost

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

parametry: 6.7B
Výcviková data: 2,000,000,000,000 tokens

Výpočty pro trénink

Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.

Výpočty pro trénink: 8 × 10²² FLOP
Jak bylo ustanoveno: Operation counting

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.

Pravděpodobně nad 10²³ FLOP: Yes
Záznam důvěry: Likely

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference: DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence
Nap poslední aktualizace: 28 November 2025

Extrémy

Deset nejrychlejších GPU, které běží DeepSeek Coder 6.7B

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 Coder 6.7B

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

Co čísla znamenají

Co potřebujete k tomu, abyste to spustili

Minimum karta

P102-101

Potřeba paměti

8.3 GB

Nejrychlejší

506 tok/s

DeepSeek Coder 6.7B dosahuje počtu parametrů 6.7B. To je dost malé, že hardware je zřídkakdy překážkou, včetně karet starých několik let. Počet karet, které sledujeme, které to mohou spustit: 306.

Nejmenší hardware, který funguje, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB, spuštění na kompresi Q4_K_M a vyrábějí kolem 39.7 tokenů za sekundu

Na druhém konci sedí B200, generování přibližně 506 tokens za sekundu na základě šířky pásma VRAM 8,000 GB/s.

Pozadí

DeepSeek Coder 6.7B byl zveřejněn DeepSeek,Peking University, v zemi zaznamenané jako China, během January 2024. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry,Academia.

funguje v oblasti Language, a je zaznamenán jako vykonávající úkol code generation.

Zveřejněné váhy znamenají, že model běží na vašem stroji, nikoli na stroji někoho jiného, což činí otázku ohledně hardwaru níže odpovídatelnou. Na Hugging Face je publikováno pod organizací deepseek-ai.

Čtení čísel propustnosti

Mediánový výsledek je kolem 37.0 tokenů za sekundu. Producing text faster than most people read it: 292 z nich

Každá váha se účastní každého tokenu zde, takže šířka pásma je celá historie: hodnocení níže je ve skutečnosti hodnocením propustnosti paměti.

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

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 8 × 10²² FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.

Trénink spotřeboval korpus kolem 2,000,000,000,000 tokeny textu

Krok za krokem

Jak vybrat GPU pro DeepSeek Coder 6.7B

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

Začněte od toho, co skutečně potřebuje, což je požadavek na DeepSeek Coder 6.7B, potřebující kolem 8.3 GB při kompresi Q4_K_M. 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. DeepSeek Coder 6.7B.
03

Nastavte minimální kvalitu

Kompresce je to, co umožňuje modelu pojmout menší KARTY, za určitou cenu v přesnosti., dosahující komprese Q4_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

Hodnoťte podle propustnosti spíše než podle specifikace

Hodnocení podle tokenů za sekundu následuje šířku paměti spíše než počty jader, pro DeepSeek Coder 6.7B. Nebude to odpovídat hernímu pořádku, protože generace je omezena šířkou pásma paměti. Grafická karta, která vede seznam, je B200, na 506 tok/s
05

Zkontrolujte verdikt o vhodnosti před koupí

Tight fit běží, ale nenechává nic navíc pro delší konverzaci, v případě DeepSeek Coder 6.7B. 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

Otevřete kartu, na které jste se usadili.

Sledování KARTY až na její vlastní stránku ukazuje každý jiný model, který může držet, což je otázka, která následuje, jakmile se rozhodnete pro DeepSeek Coder 6.7B.

Odpovědi

DeepSeek Coder 6.7B — běžné otázky

DeepSeek Coder 6.7B— kolik VRAM potřebuje?

Potřebuje asi 8.3 GB při kompresi Q4_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 Coder 6.7B— mohu to spustit na GPU držící 12 GB?

Ano. GPU kartu GeForce RTX 3080 Ti, držení 12 GB, provozuje ho při kompresi Q6_K, používající přibližně 9.9 GB a generováním zhruba 83.8 tokenů za sekundu. Fit je těsný.

DeepSeek Coder 6.7B— 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 11.5 GB a generováním zhruba 71.4 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DeepSeek Coder 6.7B— 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 11.5 GB a generováním zhruba 84.7 tokenů za sekundu. Fit je pohodlný.

DeepSeek Coder 6.7B— 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 Coder 6.7B— kolik má parametrů?

Má počet parametrů 6.7B. 6.7B. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.

DeepSeek Coder 6.7B— Kdo to vytvořil?

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

DeepSeek Coder 6.7B— Kdy byl vydán?

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

DeepSeek Coder 6.7B— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Language, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol code generation. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

DeepSeek Coder 6.7B— 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 Coder 6.7B— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?

Trénink spotřeboval kolem 8 × 10²² FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.

DeepSeek Coder 6.7B— 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 1.1 GB. Každá postava zde předpokládá, že celý model je umístěn na kartě.

DeepSeek Coder 6.7B— Běhalo by to rychleji na dvou GPU?

Dvě karty koupit paměť spíše než rychlost, což záleží pouze pokud jedna karta to nemůže udržet. Číslo, které může: 306. Takže druhá karta je tu zřídka odpovědí.

DeepSeek Coder 6.7B— proč se kvantizace liší mezi kartami?

Každá KARTA je zobrazena, jak běží nejméně komprimovaná kopie, kterou může udržet. Počet různých úrovní komprese napříč KARTAMI, které ji vejít: 3. Větší karty získávají přesnější verzi a kvalita podlahy nad piny srovnává na jednu úroveň.

DeepSeek Coder 6.7B— Jak přesné jsou tyto odhady rychlosti?

Jsou vypočítány ze specifikací spíše než měřeny a každá má určité rozmezí. Jeden příklad: 430–607 tok/s na B200. Stejný model a karta se liší o třicet až padesát procent v závislosti na softwaru pro inferenci a jeho verzi.

DeepSeek Coder 6.7B— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Nejmenší karta v našem katalogu, která to udrží, je P102-101, s kapacitou VRAM 10 GB. Spouští model při kompresi Q4_K_M používající přibližně 8.3 GB, a produkuje přibližně 39.7 tokeny za sekundu. Celkový počet karet, které mohou model běžet: 306.

DeepSeek Coder 6.7B— jak rychle je to na GPU?

Záleží na kartě. Nejrychleji, jak to spočítáme, je B200, přibližně 506 tokenů za sekundu; nejpomalejší, který stále běží, zvládá výrazně méně. Rychlost čtení je kolem deseti tokenů za sekundu, a počet karet, které to zvládají: 292.

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