DeepSeekMath-V2 calcolatore TPS
Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..
Calcolato per questo modello
818 schede per cui abbiamo specifiche
Quali GPU possono eseguire DeepSeekMath-V2?
Imposta gli input, leggi la risposta
Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..
Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..
0 schede corrispondono
Calcolo| Ha bisogno | Quantizzazione | Adatto | |||||
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Nessuna scheda nel nostro catalogo può eseguire questo modello con queste impostazioni.. |
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Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- DeepSeek
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- China
- Pubblicato
- 27 November 2025
- Autori
- Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, Z. Z. Ren, Jiewen Hu, Tian Ye, Zhibin Gou, Shirong Ma, Xiaokang Zhang
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification
- Modello di base
- DeepSeek-V3.2-Exp-Base
- Formato numerico
- FP8
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 685B
- Dati di addestramento
- tokens
HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Open — downloadable
- Accesso al modello
- Open weights (unrestricted)
- Codice di addestramento
- Unreleased
Weights + model card: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-Math-V2 (Apache-2.0). Inference support referenced to https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Exp.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
Reported gold-level performance on IMO 2025/CMO 2024 and ~118/120 on Putnam 2024 with scaled test-time compute.
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
- Ultimo aggiornamento
- 15 January 2026
Cosa significano i numeri
Requisiti hardware in pratica
DeepSeekMath-V2 raggiunge un conteggio di parametri di 685B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 0.
Da dove è venuto
DeepSeekMath-V2 è stato pubblicato da DeepSeek, nel paese registrato come China, durante November 2025. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification.
Il suo punto di partenza era un modello di base esistente, DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Quello è il modo abituale in cui viene prodotto un modello specializzato.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato.
Cosa è stato necessario per costruirlo
È tracciato nel dataset sottostante per una ragione in particolare: sOTA improvement.
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per DeepSeekMath-V2
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
-
01
Inizia dalla colonna VRAM
Ogni card qui è stata controllata contro DeepSeekMath-V2. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
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02
Imposta la lunghezza del CONTEXT che utilizzerai.
Imposta il contesto su ciò che utilizzerai effettivamente. La cache cresce con la conversazione, ed è il motivo consueto per cui una card che sembrava a posto smette di adattarsi. DeepSeekMath-V2.
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03
Scegli quanto lontano lo comprimerai
Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere.. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
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04
Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.
La velocità dell'ordinamento è effettivamente un ordinamento per larghezza di banda di memoria, per DeepSeekMath-V2. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare
La colonna della compatibilità separa le schede che riescono appena a farlo da quelle con spazio in più, nel caso di DeepSeekMath-V2. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
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06
Vedi cos'altro che questa card esegue
Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a DeepSeekMath-V2.
Risposte
DeepSeekMath-V2 — domande comuni
DeepSeekMath-V2— quanto sono accurate queste stime di velocità?
Ogni cifra è derivata dalla larghezza di banda della memoria e dalle dimensioni del modello, non calibrata, motivo per cui ognuna è pubblicata come un intervallo anziché come un singolo numero. Un esempio: la gamma sotto ogni cifra. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.
DeepSeekMath-V2— è open-source?
I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.
DeepSeekMath-V2— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 685B. HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
DeepSeekMath-V2— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepSeek, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
DeepSeekMath-V2— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in November 2025.
DeepSeekMath-V2— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
DeepSeekMath-V2— Dove posso scaricarlo?
I pesi sono pubblicati, anche se non abbiamo un link al repository per essi. Questo sito calcola i requisiti hardware anziché ospitare file di modello.
DeepSeekMath-V2— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?
Parzialmente. I layer che non si adattano si trovano nella memoria di sistema e funzionano a una frazione della velocità, quindi un modello in gran parte scaricato è raramente conveniente da usare. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 155.9 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
DeepSeekMath-V2— due GPU lo farebbero andare più veloce?
La capacità si somma tra le schede; il throughput no. Il numero di schede che già la possiedono da sole: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
DeepSeekMath-V2— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.