DeepSeek-V3.2-Exp TPS kalkulátor
Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..
Kiszámítva ehhez a MODElhez
818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak
Melyik GPU képes futtatni DeepSeek-V3.2-Exp?
Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ
Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..
Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..
0 kártyák illeszkednek
Számítás| Szükséges | Kvantisálás | Illeszkedik | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
A katalógusunkban nincs olyan GPU, amely képes lenne futtatni ezt a modellt ezekkel a beállításokkal.. |
|||||||
A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- DeepSeek
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 29 September 2025
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Language
- Feladat
- Language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation
- Alapmodell
- DeepSeek-V3.1-Terminus
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 671B
- Képzési adatok
- 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."
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 4.2 × 10²⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
- Finomhangolás számítás
- 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).
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Open — downloadable
- Modell hozzáférés
- Open weights (unrestricted)
- Képzés kód
- Unreleased
- Hugging Face
- deepseek-ai
MIT license https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Introducing DeepSeek-V3.2-Exp
- Utoljára frissítve
- 19 February 2026
Mit jelentenek a számok
Ami szükséges a futtatásához
DeepSeek-V3.2-Exp eléri a paraméterek számát 671B. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 0.
Mit jelent ez a modell
DeepSeek-V3.2-Exp ki lett adva által DeepSeek, az országban rögzítve mint China, alatt September 2025. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.
Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, DeepSeek-V3.1-Terminus. Ez a szokásos módja egy specializált modell előállításának.
A nyílt súlyok az okai annak, hogy ez az oldal a kalkulátorban van, és nem csak a katalógusban: ez egy olyan modell, amit valójában meg tudsz tartani. A Hugging Face-en az alábbi szervezet alatt van publikálva deepseek-ai.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 4.2 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 943,700,000,000 szöveg tokenjei
Lépésről lépésre
Hogyan válasszunk GPU-t a DeepSeek-V3.2-Exp
A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..
-
01
Olvasd el a MEMORY adatokat először.
A táblázat felsorolja az összes kártyát, amely képes tartani DeepSeek-V3.2-Exp. Ez a szám, nem a kártya címválaszték teljesítménye, az, ami eldönti, hogy fut-e.
-
02
Döntsön arról, hogy mennyi ideig tartanak a beszélgetései.
Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. DeepSeek-V3.2-Exp.
-
03
Állítsa be a minőségi minimumot
Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani.. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.
-
04
Rangsoroljon átbocsátás alapján, nem pedig specifikációs lap szerint.
A rangsorolás a másodpercenkénti tokenek alapján a memóriából származó sávszélességet követi, nem pedig a core-ok számát, ezért DeepSeek-V3.2-Exp. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött.
-
05
Ellenőrizd a megfelelő ítéletet vásárlás előtt.
Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben DeepSeek-V3.2-Exp. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.
-
06
Nézd meg a kártyát a másik oldalról.
Minden kártyanév egy saját oldalra mutat, amely ugyanazt a számítást végzi el az egész modell kataloguson. Egy kártyát általában több modellhez is vásárolnak, ezért érdemes megnézni vásárlás előtt. DeepSeek-V3.2-Exp.
Válaszok
DeepSeek-V3.2-Exp — gyakori kérdések
DeepSeek-V3.2-Exp— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 671B. 671B total, 37B active (assuming same as in the base model). Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
DeepSeek-V3.2-Exp— Ki készítette ezt?
Kiadta DeepSeek, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
DeepSeek-V3.2-Exp— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2025.
DeepSeek-V3.2-Exp— Mire használják?
Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
DeepSeek-V3.2-Exp— Hol tudom letölteni?
Súlyait a Hugging Face-en tette közzé, a szervezet alatt deepseek-ai. Nem tárolunk modell fájlokat — ez az oldal kiszámolja, hogy milyen hardver szükséges a futtatásukhoz.
DeepSeek-V3.2-Exp— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 4.2 × 10²⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
DeepSeek-V3.2-Exp— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?
Részben. Azok a rétegek, amelyek nem férnek el a GPU VRAM-ban, a rendszer memóriájában ülnek és a sebesség egy töredékén futnak, így egy túlnyomórészt áthelyezett AI model használata ritkán éri meg. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 103.0 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.
DeepSeek-V3.2-Exp— Futtatna-e két GPU gyorsabban?
Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 0. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.
DeepSeek-V3.2-Exp— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?
Mivel a kapacitás változik, úgy az is, hogy mennyire kell összenyomni. A fenti táblázatban lévő különböző szintek száma: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.
DeepSeek-V3.2-Exp— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?
Ezek becslések valós hibahatárokkal, és bármelyikük ésszerűen bárhol elhelyezkedhet a közzétett tartományán belül, attól függően, hogy milyen futtatási időt használsz. A leggyorsabb eredmény itt: a távolság minden egyes szám alatt. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.
DeepSeek-V3.2-Exp— Nyílt forráskódú?
Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..