DeepSeek-V3.2-Exp 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? DeepSeek-V3.2-Exp?
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 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
|||||||
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
- 29 September 2025
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation
- Modelo base
- DeepSeek-V3.1-Terminus
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
- 671B
- Datos de entrenamiento
- 943,700,000,000 tokens
671B total, 37B active (assuming same as in the base model)
"We train both the main model and the indexer for 15000 steps, with each step consisting of 480 sequences of 128K tokens, resulting in a total of 943.7B tokens."
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 4.2 × 10²⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
- Computación de ajuste fino
- 5.9 × 10²³ FLOP
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
Continued pretraining compute: 6 * 37B * 943.7B = 2.095e23 FLOP. In addition, V3.2 states post-training compute budget exceeds 10% of total pretraining cost, implying additional post-training FLOPs > 3.8e23 (so finetune total beyond V3.1-Terminus is >5.9e23 FLOP).
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
- Hugging Face
- deepseek-ai
MIT license https://huggingface.co/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.
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Introducing DeepSeek-V3.2-Exp
- Última actualización
- 19 February 2026
Qué significan los números
Lo que necesitas para ejecutar esto
DeepSeek-V3.2-Exp llega a un recuento de parámetros de 671B. 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.
Qué es este modelo
DeepSeek-V3.2-Exp fue publicado por DeepSeek, en el país registrado como China, durante September 2025. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation.
Su punto de partida fue un modelo base existente, DeepSeek-V3.1-Terminus. Esa es la forma habitual en que se produce un modelo especializado.
El hecho de que los pesos sean abiertos es lo que coloca esta página en la calculadora en lugar de solo en el catálogo: es un modelo que puedes sostener. En Hugging Face está publicado bajo la organización deepseek-ai.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió alrededor de 4.2 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 943,700,000,000 tokens de texto
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para DeepSeek-V3.2-Exp
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
Lee la cifra de MEMORIA primero
La tabla enumera cada tarjeta capaz de contener DeepSeek-V3.2-Exp. Esa cifra, no el rendimiento principal de una CARD, es lo que decide si se ejecuta.
-
02
Decide cuánto duran tus conversaciones.
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-V3.2-Exp.
-
03
Establecer un umbral de calidad
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.
-
04
Clasifica por rendimiento en lugar de la hoja de especificaciones.
El ranking por tokens por segundo sigue el ancho de banda de memoria en lugar de los recuentos de núcleos, para DeepSeek-V3.2-Exp. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
-
05
Verifica el veredicto de ajuste antes de comprar
Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de DeepSeek-V3.2-Exp. 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
Revisa la tarjeta del otro lado
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-V3.2-Exp.
Respuestas
DeepSeek-V3.2-Exp — preguntas comunes
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 671B. 671B total, 37B active (assuming same as in the base model). 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-V3.2-Exp— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepSeek, basado en China, una organización categorizada como industry.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2025.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿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-V3.2-Exp— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 4.2 × 10²⁴ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿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 103.0 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿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: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Estas son estimaciones con barras de error reales, y cualquiera de ellas podría razonablemente situarse en cualquier parte de su rango publicado dependiendo del runtime que utilices. El resultado más rápido aquí: 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.
DeepSeek-V3.2-Exp— ¿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.
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.