DeepSeek-V3.1 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 DeepSeek-V3.1?
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
- 21 August 2025
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation
- Modello di base
- DeepSeek-V3
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
- 671B
- Dati di addestramento
- 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
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 3.6 × 10²⁴ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
- Addestramento fine
- 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
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
- Hugging Face
- deepseek-ai
MIT license https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V3.1
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Introducing DeepSeek-V3.1: our first step toward the agent era!
- Ultimo aggiornamento
- 20 January 2026
Cosa significano i numeri
Cosa ti serve per eseguirlo
DeepSeek-V3.1 raggiunge un conteggio di parametri di 671B. 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.
Informazioni su questo modello
DeepSeek-V3.1 è stato pubblicato da DeepSeek, nel paese registrato come China, durante August 2025. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation.
Invece di essere addestrato da zero, è derivato da DeepSeek-V3. La maggior parte dei modelli di questa scala sono adattati da una base esistente piuttosto che costruiti da zero.
Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione deepseek-ai.
Addestramento e provenienza
Il run di addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 840,000,000,000 token di testo
Passo dopo passo
Come scegliere una GPU per DeepSeek-V3.1
La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..
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01
Inizia dalla colonna VRAM
La tabella elenca ogni card in grado di contenere DeepSeek-V3.1. La Capacità è il cancello — una card o la tiene o non la tiene.
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02
Corrispondi il contesto al tuo utilizzo attuale
La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da DeepSeek-V3.1.
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03
Imposta un pavimento di qualità
La colonna di quantizzazione varia a seconda della scheda, perché una scheda più grande contiene una copia più precisa.. 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
Ordina per velocità
Ordina per velocità per vedere come si classificano le schede per DeepSeek-V3.1. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria.
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05
Leggi l'ultima colonna di fit
Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di DeepSeek-V3.1. 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
Controlla la GPU dall'altro lato
Ogni pagina della scheda ripete questo sondaggio per ogni modello che possediamo, rispondendo a cosa altro l'hardware è utile oltre a DeepSeek-V3.1.
Risposte
DeepSeek-V3.1 — domande comuni
DeepSeek-V3.1— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2025.
DeepSeek-V3.1— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Code generation, Quantitative reasoning, Question answering, Search, System control, Instruction interpretation. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
DeepSeek-V3.1— Dove posso scaricarlo?
I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione deepseek-ai. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.
DeepSeek-V3.1— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 3.6 × 10²⁴ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
DeepSeek-V3.1— 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 103.0 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.
DeepSeek-V3.1— due GPU lo farebbero andare più veloce?
Due schede comprano VRAM piuttosto che velocità, che conta solo se una scheda non può contenerla. Il numero che può: 0. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.
DeepSeek-V3.1— perché la quantizzazione differisce tra le schede?
Poiché la capacità varia, così deve essere spremuta. Il numero di livelli distinti nella tabella sopra: 1. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.
DeepSeek-V3.1— 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.
DeepSeek-V3.1— 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.
DeepSeek-V3.1— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 671B. 671B total, 37B active. 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.
DeepSeek-V3.1— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da DeepSeek, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.
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.