DeepSeekMath-V2 calculadora TPS
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
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
¿Qué GPU pueden ejecutar? DeepSeekMath-V2?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
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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
- 27 November 2025
- Autores
- Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, Z. Z. Ren, Jiewen Hu, Tian Ye, Zhibin Gou, Shirong Ma, Xiaokang Zhang
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification
- Modelo base
- DeepSeek-V3.2-Exp-Base
- Formato numérico
- FP8
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
- 685B
- Datos de entrenamiento
- tokens
HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base
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 (unrestricted)
- Código de entrenamiento
- 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.
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Confident
Reported gold-level performance on IMO 2025/CMO 2024 and ~118/120 on Putnam 2024 with scaled test-time compute.
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
- Última actualización
- 15 January 2026
Qué significan los números
Requisitos de hardware en la práctica
DeepSeekMath-V2 llega a un recuento de parámetros de 685B. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 0.
De dónde vino
DeepSeekMath-V2 fue publicado por DeepSeek, en el país registrado como China, durante November 2025. La categoría en la que se encuentra el editor es industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification.
Su punto de partida fue un modelo base existente, DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.
Debido a que sus pesos fueron liberados, nada sobre ejecutar el modelo depende de un proveedor que permanezca disponible — es tuyo una vez descargado.
Qué se necesitó para construirlo
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: sOTA improvement.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para DeepSeekMath-V2
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..
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01
Comienza desde la columna de memoria
Cada tarjeta aquí ha sido verificada contra DeepSeekMath-V2. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
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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. DeepSeekMath-V2.
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03
Elige cuán lejos lo comprimirás.
Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener.. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
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04
Compara tokens por segundo, no especificaciones
La velocidad de ordenación es efectivamente un ordenamiento por ancho de banda de GPU. DeepSeekMath-V2. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
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05
Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar
La columna de ajuste separa las TARJETAS que apenas lo gestionan de aquellas con espacio de sobra, en el caso de DeepSeekMath-V2. 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.
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06
Mira qué más ejecuta esa tarjeta
Cada página de tarjeta repite este barrido para cada modelo que tenemos, respondiendo a qué más es bueno el hardware más allá de DeepSeekMath-V2.
Respuestas
DeepSeekMath-V2 — preguntas comunes
DeepSeekMath-V2— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Cada cifra se deriva del ancho de banda de VRAM y del tamaño del modelo, no está basado en benchmarks, por lo que cada una se publica como un rango en lugar de un solo número. Un ejemplo: el rango debajo de cada cifra. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
DeepSeekMath-V2— ¿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.
DeepSeekMath-V2— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 685B. HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base. 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.
DeepSeekMath-V2— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepSeek, basado en China, una organización categorizada como industry.
DeepSeekMath-V2— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en November 2025.
DeepSeekMath-V2— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
DeepSeekMath-V2— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
DeepSeekMath-V2— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
En parte. Las capas que no se ajustan se encuentran en la memoria del sistema y funcionan a una fracción de la velocidad, por lo que un modelo mayoritariamente descargado rara vez merece la pena utilizar. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 155.9 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
DeepSeekMath-V2— ¿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: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
DeepSeekMath-V2— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.