DeepSeekMath-V2 TPS-Rechner
Jede Karte unten wird anhand dieses Modells bei der von Ihnen gewählten Kontextlänge und Mindestqualität bewertet. Geschwindigkeit ist eine Schätzung für eine einzelne Anfrage, berechnet aus der Speicherbandbreite der Karte und der Größe des Modells, sobald es komprimiert ist..
Für dieses Modell berechnet
818 Karten, für die wir Spezifikationen haben
Welche GPUs können laufen DeepSeekMath-V2?
Setze die Eingaben, lies die Antwort
Ein längeres Gespräch benötigt mehr MEMORY, was dieses Modell von kleineren CARDS drängen kann..
Blendet Karten aus, die nur durch Komprimierung unter diesen Punkt in das Modell passen würden..
0 Karten passen
Berechnung| Braucht | Quantisierung | Passend | |||||
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Keine Karte in unserem Katalog kann dieses Modell mit diesen Einstellungen ausführen.. |
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Die Geschwindigkeiten sind Schätzungen für eine einzelne Anfrage — ein Gespräch zur Zeit — berechnet aus BANDWIDTH, MODELLGRÖSSE und QUANTISIERUNG. Der tatsächliche Durchsatz variiert mit der INFERENZLAUFZEIT und ihrer Version. Zahlen, die von Hardwareanbietern veröffentlicht wurden, messen viele gleichzeitige Anfragen und sind viel höher..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- DeepSeek
- Organisationsart
- Industry
- Land
- China
- Veröffentlicht
- 27 November 2025
- Autoren
- Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, Z. Z. Ren, Jiewen Hu, Tian Ye, Zhibin Gou, Shirong Ma, Xiaokang Zhang
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification
- Basis-Modell
- DeepSeek-V3.2-Exp-Base
- Numerisches Format
- FP8
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 685B
- Trainingsdaten
- tokens
HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Open — downloadable
- Modellzugang
- Open weights (unrestricted)
- Training-Code
- Unreleased
Weights + model card: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2 (Apache-2.0). Inference support referenced to https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp.
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Warum es verfolgt wird
- SOTA improvement
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Reported gold-level performance on IMO 2025/CMO 2024 and ~118/120 on Putnam 2024 with scaled test-time compute.
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
- Zuletzt aktualisiert
- 15 January 2026
Was die Zahlen bedeuten
Hardware-Anforderungen in der Praxis
DeepSeekMath-V2 erreicht eine Parameteranzahl von 685B. Das übersteigt, was eine einzelne GPU-Karte hält. Es auszuführen bedeutet, entweder auf mehrere Karten aufzuteilen oder Hardware zu mieten, die für die Aufgabe gebaut ist, und jede Karte, die es alleine halten kann, ist ein Datacenter-Teil. Die Anzahl, die es kann: 0.
Woher es kam
DeepSeekMath-V2 wurde veröffentlicht von DeepSeek, im Land aufgezeichnet als China, während November 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification.
Der Ausgangspunkt war ein vorhandenes Basis-Modell, DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Das ist der übliche Weg, wie ein spezialisiertes Modell hergestellt wird.
Da seine Gewichte veröffentlicht wurden, hängt nichts davon ab, es auszuführen, dass ein Anbieter verfügbar bleibt – es gehört dir, sobald es heruntergeladen ist.
Was in den Aufbau geflossen ist
Es wird aus einem bestimmten Grund im zugrunde liegenden Datensatz verfolgt: sOTA improvement.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für DeepSeekMath-V2
Die obige Tabelle hat bereits jede Karte, für die wir Spezifikationen haben, mit diesem Modell verglichen. Um zu Ihrer Antwort zu gelangen, sind sechs Schritte erforderlich..
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01
Beginnen Sie mit der Speicher-Spalte
Jede Karte hier wurde geprüft gegen DeepSeekMath-V2. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
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02
Setzen Sie die CONTEXT LENGTH, an der Sie arbeiten werden.
Setze den Kontext auf das, was du tatsächlich verwenden wirst. Der Cache wächst mit dem Gespräch, und es ist der übliche Grund, warum eine Karte, die anfangs passend schien, nicht mehr passt. DeepSeekMath-V2.
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03
Wähle, wie weit du es komprimieren möchtest.
Jede Karte läuft die am wenigsten komprimierte Kopie, die sie halten kann.. Das Festlegen einer Mindestqualität fallen die Karten weg, die es nur schaffen, indem sie weiter gedrückt werden, als man möchte, und hält den Vergleich auf einem Niveau.
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04
Vergleiche TOKENS pro Sekunde, nicht Spezifikationen
Die Geschwindigkeitsreihenfolge ist effektiv eine Reihenfolge nach Speicherbandbreite, für DeepSeekMath-V2. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist.
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05
Überprüfen Sie das Passurteil, bevor Sie kaufen.
Die Passform-Spalte trennt Karten, die es gerade so schaffen, von denen mit ausreichend Platz, im Falle von DeepSeekMath-V2. Komfortabel bedeutet, dass Sie den Kontext später erweitern können. Dieser Unterschied zählt mehr als ein paar Token pro Sekunde, also kaufen Sie für komfortabel, wenn Sie damit rechnen.
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06
Sieh, was diese Karte noch ausführen kann.
Jede Karten-Seite wiederholt diesen Ablauf für jedes Modell, das wir in unserem Bestand haben, und beantwortet, wofür die Hardware darüber hinaus noch gut ist. DeepSeekMath-V2.
Antworten
DeepSeekMath-V2 — Häufige Fragen
DeepSeekMath-V2— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Jede Zahl leitet sich von VRAM-Bandbreite und Modellgröße ab, nicht benchmarked, weshalb jede als Bereich und nicht als einzelne Zahl veröffentlicht wird. Ein Beispiel: der Bereich unter jeder Zahl. Das gleiche Modell und die Karte variieren je nach Inferenzsoftware und deren Version um dreißig bis fünfzig Prozent.
DeepSeekMath-V2— Ist es Open-Source?
Die Gewichte sind veröffentlicht, sodass sie heruntergeladen und auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden können. Beachten Sie, dass OPEN WEIGHTS nicht dasselbe wie OPEN SOURCE im vollen Sinne ist — es sagt nichts über die Trainingsdaten, den Trainingscode oder die damit verbundenen kommerziellen Bedingungen aus.
DeepSeekMath-V2— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 685B. HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
DeepSeekMath-V2— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von DeepSeek, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
DeepSeekMath-V2— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2025.
DeepSeekMath-V2— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
DeepSeekMath-V2— Wo kann ich es herunterladen?
Die Gewichte sind veröffentlicht, obwohl wir keinen Repository-Link dafür haben. Diese Seite berechnet die Hardware-Anforderungen, anstatt Modell-Dateien zu hosten.
DeepSeekMath-V2— Kann ich es ausführen, wenn es nicht in meine GPU passt?
Teilweise. Schichten, die nicht passen, verbleiben im System-Speicher und laufen mit einem Bruchteil der Geschwindigkeit, sodass ein überwiegend ausgelagerter Modell selten von Nutzen ist. Die nächste verpasste Berechnung bleibt hinter 155.9 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
DeepSeekMath-V2— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Die Kapazität addiert sich über Karten; der Durchsatz nicht. Die Anzahl der Karten, die es bereits eigenständig halten: 0. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
DeepSeekMath-V2— Warum unterscheidet sich die Quantisierung zwischen Karten?
Eine größere Karte hält eine genauere Kopie. Die Anzahl der verwendeten Komprimierungsstufen über die Karten, die es ausführen: 1. Größere Karten erhalten die genauere Version, und die Qualitätsuntergrenze verankert den Vergleich auf einem Niveau.
Die andere Richtung
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