DeepSeek-V3.2
χωρίς εκτίμηση
Δεν υπάρχουν απαιτήσεις υλικού για αυτό το μοντέλο
This model's weights are open, but no parameter count has been published for it. Every memory and speed figure starts from that number, so we would rather show nothing than a fabricated estimate.
Σε καταγραφή
πλήρης προδιαγραφή
Τα πάντα είναι καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Το μεγαλύτερο μέρος περιγράφει πώς έχει εκπαιδευτεί παρά πώς εκτελείται — χρήσιμος πλαίσιο για να κρίνουμε πόση δουλειά έχει γίνει σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- DeepSeek
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 1 December 2025
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν θα χωρέσει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- Εκπαίδευση δεδομένων
- tokens
Υπολογιστική εκπαίδευση
Η αριθμητική που εκτελείται για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε floating-point operations. Είναι ένα μέτρο του κόστους της εκπαίδευσης, όχι της ταχύτητας που απαντά το ολοκληρωμένο μοντέλο.
- Υπολογιστική εκπαίδευση
- 4.2 × 10²⁴ FLOP
Pre-trained base was DeepSeek-V3.1-Terminus 3.594058e+24 FLOP [base model] + 2.095014e+23 FLOP = 3.8035594e+24 FLOP for pre-training plus continued pre-training Then, "this framework allocates a post-training computational budget exceeding 10% of the pre-training cost", so 4.18e24
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στον δικό σας υλικό, το οποίο είναι αυτό που αποφασίζει αν κάποια από τα στοιχεία της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύουν.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων προέλευσης κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων και πόσο σίγουρο είναι για την καταχώρηση.
- Το μοντέλο δεν ταιριάζει στο VRAM του GPU.
- Likely
Ποιό μοντέλο μπορεί να τρέξει η GPU; Δεν ταιριάζει. Τρέχει άνετα.
Όταν αυτό το αρχείο δημιουργήθηκε και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Τι μοντέλο μπορεί να τρέξει η GPU; Δεν χωράει. Πολύ σφιχτό. Άνετο.
- 8 April 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι είναι αυτό το μοντέλο
DeepSeek-V3.2 was published by DeepSeek, in China, in December 2025. industry is the category the publisher falls under.
Published weights mean the model runs on your machine rather than someone else's, which is what makes the hardware question below answerable at all.
Πώς εκπαιδεύτηκε
The training run consumed about 4.2 × 10²⁴ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
Απαντήσεις
DeepSeek-V3.2 — Αυτό το μοντέλο δεν χωράει στη VRAM της GPU.
What GPU do I need to run DeepSeek-V3.2?
We cannot say. DeepSeek-V3.2 has open weights, but no parameter count has been published for it, and every memory and speed calculation starts from that number. We would rather show nothing than a fabricated estimate.
Is DeepSeek-V3.2 open source?
Its weights are published, so DeepSeek-V3.2 can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does DeepSeek-V3.2 have?
No parameter count has been published for DeepSeek-V3.2, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created DeepSeek-V3.2?
DeepSeek-V3.2 was published by DeepSeek, based in China, categorised as industry.
When was DeepSeek-V3.2 released?
DeepSeek-V3.2 was published in December 2025.
Where can I download DeepSeek-V3.2?
The weights for DeepSeek-V3.2 are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train DeepSeek-V3.2?
Around 4.2 × 10²⁴ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Εάν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να ξέρετε τα πάντα που μπορεί να εκτελέσει., δεν χωράει.