DeepSeek-Prover-V1.5 calculadora TPS

Abre pesos DeepSeek 7B parámetros August 2024

Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..

Calculado para este modelo

509 tarjetas que pueden ejecutarlo

818 tarjetas que tenemos especificaciones para

Tarjeta más pequeña que cabe

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q5_K_M · 22.5 tok/s

Tarjeta más rápida

B200

484 tok/s · 180 GB

¿Qué GPU pueden ejecutar? DeepSeek-Prover-V1.5?

Establecer las entradas, leer la respuesta

Longitud del contexto tokens

Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..

Calidad mínima

Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..

Buscar tarjetas

Memoria de la tarjeta

También muestra tarjetas que no pueden ejecutarlo.

509 las tarjetas coinciden

Calculando

					Necesita	Cuantización	Ajustar
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
387 tok/s 232–618 · baja confianza	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
387 tok/s 232–618 · baja confianza	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
309 tok/s 185–495 · baja confianza	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
283 tok/s 170–453 · baja confianza	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
251 tok/s 151–402 · baja confianza	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
251 tok/s 151–402 · baja confianza	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
251 tok/s 151–402 · baja confianza	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
161 tok/s 137–193	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Ajustado
155 tok/s 93–248 · baja confianza	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
155 tok/s 93–248 · baja confianza	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
137 tok/s 117–165	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q6_K	Ajustado
129 tok/s 77–206 · baja confianza	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
126 tok/s 76–202 · baja confianza	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.6 GB	Q8_0	Cómodo
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.6 GB	Q8_0	Cómodo

Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..

En registro

especificación completa

Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..

Origen

Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.

Organización: DeepSeek
Tipo de Organización: Industry
País: China
Publicado: 15 August 2024
Autores: Huajian Xin, Z.Z. Ren, Junxiao Song, Zhihong Shao, Wanjia Zhao, Haocheng Wang, Bo Liu, Liyue Zhang, Xuan Lu, Qiushi Du, Wenjun Gao, Qihao Zhu, Dejian Yang, Zhibin Gou, Z.F. Wu, Fuli Luo, Chong Ruan

Lo que hace

Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.

Dominio: Language
Tarea: Quantitative reasoning
Modelo base: DeepSeekMath 7B

Tamaño

Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.

parámetros: 7B
Datos de entrenamiento: tokens

Disponibilidad

Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.

Pesos: Open — downloadable
Acceso al modelo: Open weights (restricted use)
Código de entrenamiento: Unreleased
Hugging Face: deepseek-ai

Cómo está clasificado

Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.

Confianza de registro: Confident

Fuentes

De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.

Referencia: DeepSeek-Prover-V1.5: Harnessing Proof Assistant Feedback for Reinforcement Learning and Monte-Carlo Tree Search
Última actualización: 28 November 2025

Los extremos

Las diez GPUs más rápidas que ejecutan DeepSeek-Prover-V1.5

Clasificado por tokens estimados por segundo, la tarjeta más nueva primero donde las velocidades están empatadas. Debido a que la generación está limitada por el ancho de banda de memoria, este orden sigue el ancho de banda en lugar de cualquier referencia de juego..

Las GPUs más pequeñas que aún funcionan DeepSeek-Prover-V1.5

La ruta más barata para entrar, por capacidad de memoria. Un ajuste apretado ejecuta el modelo pero no deja nada de sobra para una conversación más larga..

Qué significan los números

Requisitos de hardware en la práctica

Mínima tarjeta

Xeon Phi 5110P

Memoria necesaria

7.2 GB

Más rápido

484 tok/s

DeepSeek-Prover-V1.5 llega a un recuento de parámetros de 7B. Eso es lo suficientemente pequeño como para que el hardware rara vez sea el obstáculo, incluso en tarjetas de varios años. El número de tarjetas que rastreamos que pueden ejecutarlo: 509.

El punto de entrada es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB, ejecutándolo a una compresión de Q5_K_M y produciendo alrededor 22.5 tokens por segundo

El resultado más rápido proviene de B200, generando aproximadamente 484 tokens por segundo en la fuerza de un ancho de banda de memoria de 8,000 GB/s.

Acerca de este modelo

DeepSeek-Prover-V1.5 fue publicado por DeepSeek, en el país registrado como China, durante August 2024. Sale de una organización categorizada como industry.

Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de quantitative reasoning.

Se basa en DeepSeekMath 7B. La mayoría de los modelos a esta escala están adaptados de una base existente en lugar de construidos desde cero.

Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta. En Hugging Face está publicado bajo la organización deepseek-ai.

Qué tan rápido corre, y por qué

En cada tarjeta que puede ejecutarlo, el medio del rango se sitúa en 27.2 tokens por segundo. Excediendo velocidad de lectura directamente: 482 de ellos.

Es un modelo denso, por lo que cada parámetro se lee para cada token producido. Eso hace que la velocidad rastree el ancho de banda de la memoria casi exactamente: una tarjeta con el doble de ancho de banda genera aproximadamente el doble de rápido.

Su disposición de atención está en nuestra base de datos, por lo que las cifras de VRAM se calculan exactamente en lugar de aproximarse.

Paso a paso

Cómo elegir una GPU para DeepSeek-Prover-V1.5

La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..

01

Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.

La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener DeepSeek-Prover-V1.5, necesitando alrededor 7.2 GB a una compresión de Q5_K_M. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
02

Establece la longitud de contexto en la que trabajarás.

Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. DeepSeek-Prover-V1.5.
03

Decide cuánto compresión aceptarás

Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener., alcanzando una compresión de Q5_K_M en la tarjeta más pequeña que cabe. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
04

Ordenar por velocidad

La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. DeepSeek-Prover-V1.5. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria. La tarjeta que encabeza la lista es B200, en 484 tok/s
05

Lee la columna de ajuste al final

Un ajuste apretado se ejecuta, pero no deja nada de sobra para una conversación más larga, en el caso de DeepSeek-Prover-V1.5. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
06

Mira qué más ejecuta esa tarjeta

Cada nombre de tarjeta enlaza a su propia página, que ejecuta el mismo cálculo en todo el catálogo del modelo. Una tarjeta generalmente se compra para más de un modelo, por lo que vale la pena echar un vistazo antes de comprar para DeepSeek-Prover-V1.5.

Respuestas

DeepSeek-Prover-V1.5 — preguntas comunes

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?

La tarjeta más pequeña en nuestro catálogo que lo sostiene es Xeon Phi 5110P, con una capacidad de memoria de 8 GB. Funciona el modelo a una compresión de Q5_K_M usando alrededor 7.2 GB, y produce aproximadamente 22.5 tokens por segundo. El número de tarjetas capaces de ejecutarlo en total: 509.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿qué tan rápido es en una GPU?

Depende de la tarjeta. Lo más rápido que calculamos es B200, a aproximadamente 484 tokens por segundo; el más lento que aún lo ejecuta consigue considerablemente menos. La velocidad de lectura es de alrededor de diez tokens por segundo, y el número de cards que logran eso: 482.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Cuánta VRAM necesita?

Necesita aproximadamente 7.2 GB a una compresión de Q5_K_M, cuál es la tarjeta más pequeña que lo ejecuta. Menos compresión necesita más: las cifras en la columna de memoria anterior se recalculan para cada tarjeta, porque cada una sostiene la versión menos comprimida que puede.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 8 GB?

Sí. La tarjeta CMP 170HX 8 GB, sosteniendo 8 GB, lo ejecuta a una compresión de Q5_K_M, usando alrededor 7.2 GB y generando aproximadamente 161 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 12 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 3080 Ti, sosteniendo 12 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.6 GB y generando aproximadamente 55.2 tokens por segundo. El ajuste es ajustado.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 16 GB?

Sí. La tarjeta Tesla V100 SXM2 16 GB, sosteniendo 16 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.6 GB y generando aproximadamente 68.4 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Puedo ejecutarlo en una GPU que tiene? 24 GB?

Sí. La tarjeta GeForce RTX 5090 D V2, sosteniendo 24 GB, lo ejecuta a una compresión de Q8_0, usando alrededor 9.6 GB y generando aproximadamente 81.1 tokens por segundo. El ajuste es cómodo.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Es de código abierto?

Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿cuántos parámetros tiene?

Tiene un recuento de parámetros de 7B. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Quién lo creó?

Fue publicado por DeepSeek, basado en China, una organización categorizada como industry.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿cuándo fue lanzado?

Se publicó en August 2024. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Para qué se utiliza?

Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de quantitative reasoning. Estas son las áreas en las que fue diseñado; describen la intención más que un límite estricto.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Dónde puedo descargarlo?

Sus pesos están publicados en Hugging Face, bajo la organización deepseek-ai. No alojamos archivos de modelo — este sitio calcula qué hardware se necesita para ejecutarlos.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?

Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 1.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Correrían dos GPUS más rápido?

La capacidad se suma entre las tarjetas; el rendimiento no. El número de tarjetas que ya lo tienen por sí solas: 509. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?

Debido a que la capacidad varía, también varía cuán difícil tiene que ser exprimido. El número de niveles distintos en la tabla de arriba: 3. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.

DeepSeek-Prover-V1.5— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?

Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: 411–581 tok/s en B200. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.

Origen

Publicación original

Última actualización registrada 28 November 2025

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