DeepSeek-Prover-V2-671B 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 DeepSeek-Prover-V2-671B?
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
- 30 April 2025
- Autoren
- Z.Z. Ren, Zhihong Shao, Junxiao Song, Huajian Xin, Haocheng Wang, Wanjia Zhao, Liyue Zhang, Zhe Fu, Qihao Zhu, Dejian Yang, Z.F. Wu, Zhibin Gou, Shirong Ma, Hongxuan Tang, Yuxuan Liu, Wenjun Gao, Daya Guo, Chong Ruan
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Language
- Aufgabe
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning
- Basis-Modell
- DeepSeek-V3
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
- 671B
- Trainingsdaten
- tokens
671B
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 (restricted use)
- Training-Code
- Unreleased
- Hugging Face
- deepseek-ai
Deepseek Model License: Deepseek Model License: "DeepSeek reserves the right to restrict (remotely or otherwise) usage of the Model" https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/LICENSE-MODEL https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Wahrscheinlich über 10²³ FLOP
- Yes
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Was Sie benötigen, um es auszuführen
DeepSeek-Prover-V2-671B erreicht eine Parameteranzahl von 671B. 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.
Hintergrund
DeepSeek-Prover-V2-671B wurde veröffentlicht von DeepSeek, im Land aufgezeichnet als China, während April 2025. Die Kategorie, in die der Herausgeber fällt, ist industry.
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning.
Anstatt von Grund auf neu trainiert zu werden, ist es abgeleitet von DeepSeek-V3. Die meisten Modelle in diesem Bereich sind von einer bestehenden Basis abgeleitet, anstatt aus dem Nichts erstellt zu werden.
Veröffentlichte Gewichte bedeuten, dass das Modell auf deinem Rechner läuft und nicht auf dem eines anderen, was die Hardwarefrage unten überhaupt beantwortbar macht. Es ist unter der Organisation auf Hugging Face veröffentlicht. deepseek-ai.
Schritt für Schritt
Wie wählt man eine GPU für DeepSeek-Prover-V2-671B
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
Überprüfen Sie, was es benötigt, bevor alles andere.
Jede Karte hier wurde geprüft gegen DeepSeek-Prover-V2-671B. Diese Zahl, nicht die Überschriftleistung einer Karte, entscheidet darüber, ob sie läuft.
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02
Entscheide, wie lange deine Gespräche laufen
Das Gespräch belegt ebenfalls Speicher und wächst, während es fortschreitet. Stellen Sie den Regler auf die Länge ein, die Sie erwarten, denn bei langem CONTEXT kann eine KARTE, die kurze Fragen mühelos verarbeitet, entfernt werden. DeepSeek-Prover-V2-671B.
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03
Setze eine Qualitätsuntergrenze
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
Das Ranking nach Tokens pro Sekunde folgt der Speicherbandbreite anstelle der Kernanzahl, für DeepSeek-Prover-V2-671B. Es wird nicht mit einer Gaming-Bestellung übereinstimmen, da die Generation durch MEMORY-BANDWIDTH gebunden ist.
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05
Lies die Spalte "fit" zuletzt
Tight bedeutet, dass es lädt und ohne Spielraum funktioniert, um den Kontext später zu erhöhen, im Fall von DeepSeek-Prover-V2-671B. 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
Öffnen Sie die Karte, die Sie ausgewählt haben
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. DeepSeek-Prover-V2-671B.
Antworten
DeepSeek-Prover-V2-671B — Häufige Fragen
DeepSeek-Prover-V2-671B— 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.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 671B. 671B. 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.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von DeepSeek, basiert auf China, eine als kategorisierte Organisation industry.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in April 2025.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Language, und wird als Bewältigung der Aufgabe von language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Wo kann ich es herunterladen?
Seine Gewichte sind auf Hugging Face veröffentlicht, unter der Organisation deepseek-ai. Wir hosten keine Modell-Dateien — diese Seite berechnet, welche Hardware benötigt wird, um sie auszuführen.
DeepSeek-Prover-V2-671B— 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 147.5 GB Jede Zahl hier geht davon aus, dass das gesamte Modell auf der Karte vorhanden ist.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Würden zwei GPUs es schneller ausführen?
Eine zweite Karte verdoppelt grob den verfügbaren Speicher, aber nicht die Generationsrate. Die Anzahl, die bereits in der Lage ist, es allein auszuführen: 0. So eine zweite Karte ist hier selten die Antwort.
DeepSeek-Prover-V2-671B— 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.
DeepSeek-Prover-V2-671B— Wie genau sind diese Geschwindigkeitsabschätzungen?
Sie werden aus Spezifikationen berechnet, anstatt gemessen zu werden, und jede hat einen Bereich. 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.
Die andere Richtung
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