DeepSeek-Prover-V2-671B calculateur TPS
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
818 cartes dont nous détenons les spécifications pour
Quelles GPU peuvent exécuter DeepSeek-Prover-V2-671B?
Définir les entrées, lire la réponse
Une conversation plus longue nécessite plus de mémoire, ce qui peut pousser ce modèle hors des cartes plus petites..
Cache des cartes qui ne conviendraient qu'au modèle en le compressant en dessous de ce point..
0 cartes correspondent
Calcul en cours| Besoin | Quantification | Convient | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
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Aucune carte dans notre catalogue ne peut exécuter ce modèle avec ces paramètres.. |
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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
- 30 April 2025
- Auteurs
- Z.Z. Ren, Zhihong Shao, Junxiao Song, Huajian Xin, Haocheng Wang, Wanjia Zhao, Liyue Zhang, Zhe Fu, Qihao Zhu, Dejian Yang, Z.F. Wu, Zhibin Gou, Shirong Ma, Hongxuan Tang, Yuxuan Liu, Wenjun Gao, Daya Guo, Chong Ruan
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Language
- Tâche
- Language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning
- Modèle de base
- DeepSeek-V3
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
- 671B
- Données d'entraînement
- tokens
671B
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
- Hugging Face
- deepseek-ai
Deepseek Model License: Deepseek Model License: "DeepSeek reserves the right to restrict (remotely or otherwise) usage of the Model" https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/LICENSE-MODEL https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Prover-V2-671B
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.
- Probablement au-dessus de 10²³ FLOP
- Yes
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- DeepSeek-Prover-V2: Advancing Formal Mathematical Reasoning via Reinforcement Learning for Subgoal Decomposition
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
Ce dont vous avez besoin pour l'exécuter
DeepSeek-Prover-V2-671B atteint un nombre de paramètres de 671B. Cela dépasse ce que peut contenir une seule carte graphique. L'exécuter signifie soit le répartir entre plusieurs cartes, soit louer du matériel conçu pour cela, et chaque carte capable de le contenir seule est une pièce de datacenter. Le nombre qui peut : 0.
Contexte
DeepSeek-Prover-V2-671B a été publié par DeepSeek, dans le pays enregistré comme China, durant April 2025. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est industry.
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme exécutant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning.
Plutôt que d'être entraîné depuis le début, il est dérivé de DeepSeek-V3. La plupart des modèles à cette échelle sont adaptés d'une base existante plutôt que construits de rien.
Les poids publiés signifient que le modèle fonctionne sur votre machine plutôt que sur celle de quelqu'un d'autre, ce qui rend la question matérielle ci-dessous répondable. Sur Hugging Face, il est publié sous l'organisation deepseek-ai.
Étape par étape
Comment choisir un GPU pour DeepSeek-Prover-V2-671B
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..
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01
Vérifiez ce dont cela a besoin avant toute autre chose
Chaque carte ici a été vérifiée contre DeepSeek-Prover-V2-671B. Cette figure, pas la performance principale d'une carte, est ce qui décide si elle fonctionne.
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02
Décidez combien de temps vos conversations tournent
La conversation occupe aussi de la mémoire et grandit au fur et à mesure. Réglez le curseur sur la longueur que vous attendez, car avec un long CONTEXTE, une CARTE qui gère facilement les courtes questions peut être abandonnée par. DeepSeek-Prover-V2-671B.
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03
Définir un seuil de qualité
Chaque carte exécute la copie la moins compressée qu'elle peut contenir.. 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.
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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 DeepSeek-Prover-V2-671B. Il ne s'alignera pas sur une commande de jeu, car la génération est limitée par la bande passante de la mémoire.
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05
Lisez la colonne de compatibilité en dernier.
Tight signifie qu'il se charge et fonctionne sans possibilité d'augmenter le contexte plus tard, dans le cas de DeepSeek-Prover-V2-671B. 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.
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06
Ouvrez la carte sur laquelle vous vous êtes arrêté.
Chaque page de carte répète ce balayage pour chaque modèle que nous détenons, répondant à ce que le matériel peut faire d'autre au-delà de DeepSeek-Prover-V2-671B.
Réponses
DeepSeek-Prover-V2-671B — questions courantes
DeepSeek-Prover-V2-671B— 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.
DeepSeek-Prover-V2-671B— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 671B. 671B. 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.
DeepSeek-Prover-V2-671B— qui l'a créé ?
Il a été publié par DeepSeek, basé sur China, une organisation catégorisée comme industry.
DeepSeek-Prover-V2-671B— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans April 2025.
DeepSeek-Prover-V2-671B— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Language, et est enregistré comme gérant la tâche de language modeling/generation, Question answering, Quantitative reasoning, Mathematical reasoning. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
DeepSeek-Prover-V2-671B— où puis-je le télécharger ?
Ses poids sont publiés sur Hugging Face, sous l'organisation deepseek-ai. Nous n'hébergeons pas de fichiers de modèle — ce site calcule le matériel nécessaire pour les faire fonctionner.
DeepSeek-Prover-V2-671B— 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 147.5 Go. Chaque chiffre ici suppose que l'ensemble du modèle est résident sur la carte.
DeepSeek-Prover-V2-671B— deux GPUs l'exécuteraient-ils plus rapidement ?
Une seconde carte double à peu près la mémoire disponible mais pas le taux de génération. Le nombre déjà capable de le faire seul : 0. Ainsi, une seconde carte est rarement la réponse ici.
DeepSeek-Prover-V2-671B— pourquoi la quantification diffère-t-elle entre les cartes ?
Une carte plus grande contient une copie plus précise. Le nombre de niveaux de compression utilisés sur les cartes qui l'exécutent : 1. Les cartes plus grandes obtiennent la version plus précise, et le seuil de qualité au-dessus fixe la comparaison à un niveau.
DeepSeek-Prover-V2-671B— quelle est la précision de ces estimations de vitesse ?
Ils sont calculés à partir des spécifications plutôt que mesurés, et chacun a une plage. Un exemple : la plage sous chaque chiffre. Le même modèle et carte varient de trente à cinquante pour cent en fonction du logiciel d'inférence et de sa version.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.