DeepSeek-V3.1 calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa con respecto a este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una solicitud única, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
¿Qué GPUs pueden ejecutar? DeepSeek-V3.1?
Configura las entradas, lee la respuesta.
Una conversación más larga necesita más memoria, lo que puede hacer que este modelo no quepa en tarjetas más pequeñas..
Oculta las tarjetas que solo encajarían en el modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| necesidades | Cuantización | Ajustado | |||||
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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 cuantización. El rendimiento real varía con el tiempo de ejecución de la 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 lo registrado para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado más que cómo se ejecuta, un 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 se publicó?
- Organización
- DeepSeek
- Tipo de organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 21 August 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
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuánta data fue entrenada. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta a una GPU dada.
- Parámetros
- 671B
- Espacio entrenado
- 840,000,000,000 tokens
671B total, 37B active
"840B tokens continued pretraining for long context extension on top of V3" "The 32K extension phase has been increased 10-fold to 630B tokens, while the 128K extension phase has been extended by 3.3x to 209B tokens." 839B in total
Cálculo 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 cuán rápido responde el modelo terminado.
- Cálculo de entrenamiento
- 3.6 × 10²⁴ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
- Fine-tuning compute
- 1.9 × 10²³ FLOP
This was based on V3 which was trained on 14.8T tokens for a total of 14.8T + 840B = 15.64T pretraining tokens. Adding the FLOPs from continued pretraining onto our estimate for V3, which is 3.4e24 FLOPs, we get 3.4e24 + 1.9e23 = 3.59e24
6 FLOP / parameter / token * 37* 10^9 active parameters * 839 * 10^9 tokens = 1.86258e+23 FLOP
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la tarjeta gráfica 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-V3.1
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán seguro está de la entrada.
- Modelo/modelos siempre significa modelos de IA. Ejecutar/ejecutando significa ejecutar un modelo de IA. Si solo obtienes la palabra ejecutar, es probable que provenga de una frase dividida, como qué modelo de IA puede ejecutar la GPU. no cabe/no encajará significa que el modelo de IA no cabe en la VRAM de la GPU. apretado = apenas ejecutable, cómodo = se ejecuta fácilmente con margen.
- Confident
Fuentes
Dónde proviene este registro y cuándo se verificó por última vez.
- Referencia
- Introducing DeepSeek-V3.1: our first step toward the agent era!
- Última actualización
- 20 January 2026
Qué significan los números
What you need to run it
At 671B parameters, DeepSeek-V3.1 is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Acerca de este modelo
DeepSeek-V3.1 was published by DeepSeek, in China, in August 2025. The organisation is categorised as industry.
It works in Language, and is recorded as doing language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation.
It is derived from DeepSeek-V3 rather than trained from scratch, which is the usual way a specialised model is produced.
Because its weights were released, nothing about running it depends on a provider staying available — it is yours once downloaded. It is published under the deepseek-ai organisation on Hugging Face.
Entrenamiento y procedencia
The training run consumed about 3.6 × 10²⁴ FLOP. That figure describes the cost of creating it and has no bearing on how quickly it generates text.
It was trained on about 840,000,000,000 tokens of text.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para DeepSeek-V3.1
La tabla anterior ya ha evaluado cada tarjeta cuya especificación tenemos contra este modelo. Llegar a tu respuesta lleva seis pasos..
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01
Desde la columna de memoria
The table lists every card that can hold DeepSeek-V3.1. That figure, not the card's headline performance, is what decides whether it runs.
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02
Empareja el contexto con tu uso actual
The conversation occupies memory too, and grows as it goes. Set the slider to the length you expect: at long context DeepSeek-V3.1 can slip off a card that handles short questions easily.
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03
Establecer un umbral de calidad
The quantisation column varies by card, because a bigger card holds a more accurate copy of DeepSeek-V3.1. Set a floor to hold the comparison at one level.
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04
Ordenar por velocidad
Sort by speed to see how cards rank for DeepSeek-V3.1. It will not match a gaming ordering — generation is bound by memory bandwidth.
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05
Read the fit column last
Tight means DeepSeek-V3.1 loads and works, with no room to raise the context later. Comfortable means you can. The difference matters more than a few tokens per second.
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06
Verifica la tarjeta del otro lado
Each card page repeats this sweep for every model we hold. It answers what else the hardware is good for, beyond DeepSeek-V3.1.
Respuestas
DeepSeek-V3.1 — Preguntas comunes
When was DeepSeek-V3.1 released?
DeepSeek-V3.1 was published in August 2025.
What is DeepSeek-V3.1 used for?
DeepSeek-V3.1 works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
Where can I download DeepSeek-V3.1?
Its weights are published under the deepseek-ai organisation on Hugging Face. We do not host model files — this site calculates what hardware is needed to run them.
How much compute was used to train DeepSeek-V3.1?
Around 3.6 × 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.
Can I run DeepSeek-V3.1 if it does not fit in my GPU?
Partly. Layers that do not fit sit in system memory and run at a fraction of the speed, so a mostly-offloaded DeepSeek-V3.1 is rarely worth using — the nearest miss we calculate is short by 103.0 GB. Every figure here assumes the whole model is on the card.
Would two GPUs run DeepSeek-V3.1 faster?
Two cards buy memory rather than speed. That matters for DeepSeek-V3.1 only if one card cannot hold it — 0 can, so a second adds little.
Why does the quantisation differ between cards for DeepSeek-V3.1?
Because capacity varies, so does how hard DeepSeek-V3.1 has to be squeezed — 1 distinct levels appear in the table above. Set a minimum quality to compare at one.
How accurate are these DeepSeek-V3.1 speed estimates?
Every figure is derived from memory bandwidth and model size, not benchmarked. That is why each is published as a range such as the range beneath each figure rather than a single number.
Is DeepSeek-V3.1 open source?
Its weights are published, so DeepSeek-V3.1 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-V3.1 have?
DeepSeek-V3.1 has 671B parameters. 671B total, 37B active. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created DeepSeek-V3.1?
DeepSeek-V3.1 was published by DeepSeek, based in China, categorised as industry.
El otro camino
¿Viéndolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya tienes una tarjeta y quieres saber todo lo que puede ejecutar., iniciar desde el hardware.