DeepSeekMoE-16B calculateur TPS

Ouvrir les poids DeepSeek 16B paramètres January 2024

Chaque carte ci-dessous est évaluée par rapport à ce modèle à la longueur de contexte et à la qualité minimale que vous choisissez. La vitesse est une estimation pour une demande unique, calculée à partir de la bande passante mémoire de la carte et de la taille du modèle une fois compressé..

Calculé pour ce modèle

306 cartes qui peuvent le faire

818 cartes dont nous détenons les spécifications pour

Carte la plus petite qui convient

P102-101

10 GB · Q3_K_M · 108 tok/s

Carte la plus rapide

B200

1,176 tok/s · 180 GB

Quelles GPU peuvent exécuter DeepSeekMoE-16B?

Définir les entrées, lire la réponse

Longueur de contexte jetons

Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..

Qualité minimale

Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..

Recherche de cartes

Mémoire de carte

Montrez aussi les cartes qui ne peuvent pas le faire.

306 cartes correspondent

Calcul en cours

					Besoin	Quantification	Convient
1,176 tok/s 706–1,882 · faible confiance	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	17.5 GB	Q8_0	Confortable
1,176 tok/s 706–1,882 · faible confiance	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	17.5 GB	Q8_0	Confortable
939 tok/s 564–1,503 · faible confiance	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.5 GB	Q8_0	Confortable
939 tok/s 564–1,503 · faible confiance	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	17.5 GB	Q8_0	Confortable
751 tok/s 451–1,202 · faible confiance	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
719 tok/s 431–1,151 · faible confiance	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.5 GB	Q8_0	Confortable
719 tok/s 431–1,151 · faible confiance	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	17.5 GB	Q8_0	Confortable
688 tok/s 413–1,101 · faible confiance	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	17.5 GB	Q8_0	Confortable
619 tok/s 371–990 · faible confiance	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.1 GB	Q3_K_M	À l'étroit
611 tok/s 366–977 · faible confiance	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
611 tok/s 366–977 · faible confiance	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
611 tok/s 366–977 · faible confiance	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
579 tok/s 348–927 · faible confiance	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
494 tok/s 296–791 · faible confiance	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
494 tok/s 296–791 · faible confiance	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	17.5 GB	Q8_0	Confortable
494 tok/s 296–791 · faible confiance	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
494 tok/s 296–791 · faible confiance	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
494 tok/s 296–791 · faible confiance	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 226–602 · faible confiance	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.5 GB	Q8_0	Confortable
376 tok/s 226–602 · faible confiance	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	17.5 GB	Q8_0	Confortable
314 tok/s 188–502 · faible confiance	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
310 tok/s 186–496 · faible confiance	GeForce RTX 3080 12 GB NVIDIA	12 GB	912 GB/s	Jan 2022	10.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
310 tok/s 186–496 · faible confiance	GeForce RTX 3080 Ti NVIDIA	12 GB	912 GB/s	May 2021	10.0 GB	Q4_K_M	À l'étroit
307 tok/s 184–491 · faible confiance	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	17.5 GB	Q8_0	Confortable
302 tok/s 181–483 · faible confiance	CMP 90HX NVIDIA	10 GB	760 GB/s	Jul 2021	8.1 GB	Q3_K_M	À l'étroit

Les vitesses sont des estimations pour une seule demande — une conversation à la fois — calculées à partir de la bande passante de la mémoire, de la taille du modèle et de la quantification. Le débit réel varie avec le temps d'exécution d'inférence et sa version. Les chiffres publiés par les fournisseurs de matériel mesurent de nombreuses demandes simultanées et sont beaucoup plus élevés..

Enregistrement

Spécifications complètes

Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..

Origine

Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.

Organisation: DeepSeek
Type d'organisation: Industry
Pays: China
Publié: 11 January 2024
Auteurs: Damai Dai, Chengqi Deng, Chenggang Zhao, R.X. Xu, Huazuo Gao, Deli Chen, Jiashi Li, Wangding Zeng, Xingkai Yu, Y. Wu, Zhenda Xie, Y.K. Li, Panpan Huang, Fuli Luo, Chong Ruan, Zhifang Sui, Wenfeng Liang

Ce qu'il fait

Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.

Domaine: Language
Tâche: Chat

Taille

Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.

paramètres: 16B
Données d'entraînement: 2,000,000,000,000 tokens
Époques: 1

Calcul de formation

L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.

Calcul de formation: 3.4 × 10²² FLOP
Comment cela a été établi: Operation counting

L'exécution de formation

Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.

Matériel d'entraînement: NVIDIA A100,NVIDIA H800 SXM5

Disponibilité

Que vous puissiez obtenir le modèle et l'exécuter sur votre propre matériel, ce qui détermine si l'un des chiffres de la carte graphique sur cette page s'applique.

Poids: Open — downloadable
Accès au modèle: Open weights (restricted use)
Code d'entraînement: Unreleased

Comment il est classé

Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.

Confiance d'enregistrement: Likely
Citations: 844

Sources

D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.

Référence: DeepSeekMoE: Towards Ultimate Expert Specialization in Mixture-of-Experts Language Models
Dernière mise à jour: 25 May 2026

Les extrêmes

Les dix GPU les plus rapides qui exécutent DeepSeekMoE-16B

Classé par tokens par seconde estimés, la carte la plus récente en premier lorsque les vitesses se rejoignent. Étant donné que la génération est limitée par la bande passante de la mémoire, cet ordre suit la bande passante plutôt que tout indice de jeu..

Les plus petits GPU qui fonctionnent encore DeepSeekMoE-16B

Le chemin le moins cher, par capacité de mémoire. Un ajustement serré exécute le modèle mais ne laisse rien de libre pour une conversation plus longue..

Ce que les chiffres signifient

Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter

Carte minimale

P102-101

Mémoire requise

8.1 GB

Le plus rapide

1,176 tok/s

DeepSeekMoE-16B atteint un nombre de paramètres de 16B. C'est suffisamment petit pour que le matériel soit rarement l'obstacle, y compris sur des CARDS âgées de plusieurs années. Le nombre de CARDS que nous suivons et qui peuvent le faire fonctionner : 306.

Le matériel minimum qui fonctionne est P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB, le faisant fonctionner à une compression de Q3_K_M et produisant environ 108 tokens par seconde

Haut de gamme est B200, générant à peu près 1,176 tokens par seconde sur la base d'une bande passante de mémoire de 8,000 GB/s.

D'où cela vient-il

DeepSeekMoE-16B a été publié par DeepSeek, dans le pays enregistré comme China, durant January 2024. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de chat.

Les poids étant ouverts, c'est ce qui place cette page dans le calculateur plutôt que seulement dans le catalogue : c'est un modèle que vous pouvez réellement tenir.

Comprendre les vitesses

Le résultat médian est d'environ 109.8 tokens par seconde. Produire du texte plus vite que la plupart des gens ne le lisent. 304 d'eux

Parce qu'il fait passer chaque token par un sous-ensemble de ses poids, il produit du texte au rythme d'un modèle beaucoup plus petit. Le piège est la mémoire : tout cela doit encore tenir, donc la vitesse est un bonus plutôt qu'une réduction sur le matériel.

Son agencement d'attention est dans notre base de données, donc les chiffres de mémoire sont calculés exactement plutôt qu'approximés.

Comment il a été entraîné

L'entraînement a nécessité un budget de calcul d'environ 3.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100,NVIDIA H800 SXM5. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.

Il a été entraîné sur un corpus d'environ 2,000,000,000,000 jetons de texte

Étape par étape

Comment choisir un GPU pour DeepSeekMoE-16B

Le tableau ci-dessus a déjà évalué chaque carte pour laquelle nous avons des spécifications par rapport à ce modèle. Obtenir votre réponse prend six étapes..

01

Lisez d'abord le chiffre de mémoire

Commencez par ce dont il a réellement besoin, c'est-à-dire l'exigence de DeepSeekMoE-16B, ayant besoin d'environ 8.1 GB à une compression de Q3_K_M. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
02

Définissez la LONGUEUR DE CONTEXTE à laquelle vous travaillerez.

Définissez le contexte de ce que vous allez réellement utiliser. Le cache augmente avec la conversation, et c'est la raison habituelle pour laquelle une carte qui semblait convenir cesse de s'adapter. DeepSeekMoE-16B.
03

Choisissez jusqu'où vous allez le compresser

La colonne de quantification varie selon la carte, car une plus grande carte contient une copie plus précise., atteignant une compression de Q3_K_M sur la plus petite carte qui convient. Fixer une qualité minimale élimine les cartes qui ne parviennent à l'atteindre qu'en exerçant une pression plus forte que vous ne le souhaiteriez, et maintient la comparaison à un niveau.
04

Comparez les tokens par seconde, pas les spécifications.

Le classement par tokens par seconde suit la bande passante de la VRAM plutôt que le nombre de cœurs, pour DeepSeekMoE-16B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire. La carte en tête de liste est B200, à 1,176 tok/s
05

Vérifiez le verdict de compatibilité avant d'acheter

La colonne d'adéquation sépare les cartes qui y parviennent juste de celles qui ont de la marge, dans le cas de DeepSeekMoE-16B. Confortable signifie que vous pouvez augmenter le contexte plus tard. Cette différence compte plus que quelques tokens par seconde, donc achetez pour confortable si vous vous attendez à cela.
06

Voir ce que cette carte exécute d'autre.

Suivre une CARTE jusqu'à sa propre page montre chaque autre MODÈLE qu'elle peut supporter, ce qui est la question qui suit une fois que vous vous êtes décidé sur DeepSeekMoE-16B.

Réponses

DeepSeekMoE-16B — questions courantes

DeepSeekMoE-16B— quand a-t-il été publié ?

Il a été publié dans January 2024. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.

DeepSeekMoE-16B— à quoi ça sert ?

Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de chat. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.

DeepSeekMoE-16B— où puis-je le télécharger ?

Les poids sont publiés, bien que nous ne possédions pas de lien vers un dépôt pour cela. Ce site calcule les exigences matérielles plutôt que d'héberger des fichiers de modèle.

DeepSeekMoE-16B— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?

L'entraînement a consommé environ 3.4 × 10²² FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA A100,NVIDIA H800 SXM5. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.

DeepSeekMoE-16B— Puis-je l'exécuter s'il ne tient pas dans ma GPU?

Partiellement. Les couches qui ne tiennent pas sont dans la mémoire système et fonctionnent à une fraction de la vitesse, donc un modèle principalement déchargé vaut rarement la peine d'être utilisé. La plus proche approximation que nous calculons est inférieure de 2.8 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.

DeepSeekMoE-16B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?

Deux cartes achètent de la mémoire plutôt que de la vitesse, ce qui est important seulement si une carte ne peut pas la contenir. Le nombre qui peut : 306. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.

DeepSeekMoE-16B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?

Chaque carte est montrée en exécutant la copie la moins compressée qu'elle peut contenir. Le nombre de niveaux de compression distincts parmi les cartes qui la supportent : 5. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.

DeepSeekMoE-16B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?

Chaque chiffre est dérivé de la bande passante de la mémoire et de la taille du modèle, non vérifié par des tests, c'est pourquoi chacun est publié sous forme d'une plage plutôt que d'un nombre unique. Un exemple : 706–1,882 tok/s sur B200. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.

DeepSeekMoE-16B— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?

La plus petite CARTE de notre catalogue qui le supporte est P102-101, avec une capacité de mémoire de 10 GB. Il exécute le modèle à une compression de Q3_K_M environ 8.1 GB, et produit environ 108 tous les GPU capables de l'exécuter en total 306.

DeepSeekMoE-16B— à quelle vitesse est-il sur un GPU ?

Cela dépend de la carte. Le plus rapide que nous calculons est B200, à propos de 1,176 tokens par seconde; le plus lent qui fonctionne encore gère considérablement moins. La vitesse de lecture est d'environ dix tokens par seconde, et le nombre de cartes qui réussissent cela : 304.

DeepSeekMoE-16B— combien de VRAM cela nécessite-t-il ?

Cela nécessite environ 8.1 GB à une compression de Q3_K_M, laquelle est la plus petite carte qui l'exécute. Moins de compression nécessite plus : les chiffres dans la colonne mémoire ci-dessus sont recalculés pour chaque carte, car chacune détient la version la moins compressée qu'elle peut.

DeepSeekMoE-16B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 12 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 3080 Ti, tenue 12 GB, l'exécute à une compression de Q4_K_M, environ 10.0 GO et générant à peu près 310 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

DeepSeekMoE-16B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 16 GB ?

Oui. La carte Tesla V100 SXM2 16 GB, tenue 16 GB, l'exécute à une compression de Q6_K, environ 13.7 GO et générant à peu près 241 tokens par seconde. L'ajustement est serré.

DeepSeekMoE-16B— Puis-je l'exécuter sur un GPU détenant 24 GB ?

Oui. La carte GeForce RTX 5090 D V2, tenue 24 GB, l'exécute à une compression de Q8_0, environ 17.5 GO et générant à peu près 197 jetons par seconde. L'adéquation est confortable.

DeepSeekMoE-16B— est-ce que c'est open source ?

Ses poids sont publiés, donc il peut être téléchargé et exécuté sur votre propre matériel. Notez que les poids ouverts ne sont pas la même chose que l'open source au sens plein — cela ne dit rien sur les données d'entraînement, le code d'entraînement ou les conditions commerciales attachées.

DeepSeekMoE-16B— combien de paramètres cela a-t-il ?

Il a un nombre de paramètres de 16B. 16B (total, but it's sparse). Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.

DeepSeekMoE-16B— qui l'a créé ?

Il a été publié par DeepSeek, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.

Source

Publication originale

Dernière mise à jour enregistrée 25 May 2026

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