DeepSeekMath-V2 TPS-rekenmachine
Elke kaart hieronder wordt beoordeeld op basis van dit model met de contextlengte en minimale kwaliteit die je kiest. Snelheid is een schatting voor een enkele aanvraag, berekend op basis van de geheugendoorvoer van de kaart en de grootte van het model eenmaal gecomprimeerd..
Bereken voor dit model
818 kaarten die we hebben specificaties voor
Welke GPU's kunnen draaien DeepSeekMath-V2?
Stel de invoer in, lees het antwoord
Een langere conversatie heeft meer geheugen nodig, wat dit model van kleinere kaarten kan duwen..
Verbergt kaarten die alleen in het model passen door het onder dit punt te comprimeren.
0 kaarten passen
Berekenen| Heeft | Kwantificatie | Past | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Geen kaart in onze catalogus kan dit model met deze instellingen draaien.. |
|||||||
Snelheden zijn schattingen voor een enkele aanvraag — één gesprek tegelijk — berekend vanuit geheugendebandbreedte, modelgrootte en kwantisatie. De werkelijke doorvoer varieert met de inferentietijd en de versie ervan. Cijfers gepubliceerd door hardwareleveranciers meten veel gelijktijdige aanvragen en zijn veel hoger.
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- DeepSeek
- Organisatietype
- Industry
- Land
- China
- Gepubliceerd
- 27 November 2025
- Auteurs
- Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, Z. Z. Ren, Jiewen Hu, Tian Ye, Zhibin Gou, Shirong Ma, Xiaokang Zhang
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Language
- Taak
- Mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification
- Basis model
- DeepSeek-V3.2-Exp-Base
- Numerieke indeling
- FP8
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 685B
- Training gegevens
- tokens
HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base
Beschikbaarheid
Of je het model kunt verkrijgen en het op je eigen hardware kunt draaien, wat bepaalt of een van de grafische kaartcijfers op deze pagina van toepassing is.
- Gewichten
- Open — downloadable
- Toegang tot model
- Open weights (unrestricted)
- Training code
- 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.
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
Reported gold-level performance on IMO 2025/CMO 2024 and ~118/120 on Putnam 2024 with scaled test-time compute.
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
- Laatst bijgewerkt
- 15 January 2026
Wat de cijfers betekenen
Hardwarevereisten in de praktijk
DeepSeekMath-V2 bereikt een parameter telling van 685B. Dat is meer dan wat enige enkele grafische kaart bevat. Het draaien ervan betekent ofwel het splitsen over meerdere kaarten of het huren van hardware die voor de klus is gebouwd, en elke kaart die het alleen kan vasthouden, is een datacenteronderdeel. Het aantal dat kan: 0.
Waar het vandaan kwam
DeepSeekMath-V2 werd gepubliceerd door DeepSeek, in het land geregistreerd als China, tijdens November 2025. De categorie waaronder de uitgever valt is industry.
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification.
Het startpunt was een bestaand basismodel, DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Dat is de gebruikelijke manier waarop een gespecialiseerd model wordt geproduceerd.
Omdat de gewichten zijn vrijgegeven, hangt niets over het uitvoeren ervan af van een leverancier die beschikbaar blijft — het is van jou zodra het is gedownload.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het wordt gevolgd in de onderliggende dataset om één specifieke reden: sOTA improvement.
Stap voor stap
Hoe een GPU te kiezen voor DeepSeekMath-V2
De tabel hierboven heeft elke kaart die we specificaties voor hebben al vergeleken met dit model. Het bereiken van uw antwoord kost zes stappen..
-
01
Begin vanuit de geheugen kolom
Elke kaart hier is gecontroleerd op DeepSeekMath-V2. Die figuur, niet de hoofdtitelprestaties van een kaart, is wat bepaalt of het draait.
-
02
Stel de contextlengte in waarmee je gaat werken
Stel de context in op wat je daadwerkelijk gaat gebruiken. De cache groeit met het gesprek, en het is de gebruikelijke reden dat een CARD die in eerste instantie prima leek, niet meer past. DeepSeekMath-V2.
-
03
Kies hoe ver je het wilt comprimeren
Elke kaart draait de minst-gecomprimeerde kopie die hij kan vasthouden.. Het instellen van een minimumkwaliteit laat de kaarten vallen die het alleen maar beheersen door verder te persen dan je zou willen, en houdt de vergelijking op één niveau.
-
04
Vergelijk tokens per seconde, niet specificaties
De snelheid volgorde is effectief een volgorde op basis van GPU VRAM. DeepSeekMath-V2. Het zal niet passen bij een gaming bestelling, omdat generatie gebonden is aan geheugenbandbreedte.
-
05
Controleer het geschiktheidsadvies voordat je koopt
De fit-kolom scheidt kaarten die het net halen van die met ruimte over, in het geval van DeepSeekMath-V2. Comfortabel betekent dat je de context later kunt vergroten. Dat verschil is belangrijker dan een paar tokens per seconde, dus koop voor comfortabel als je dat verwacht.
-
06
Zie wat die kaart nog meer draait
Elke kaartpagina herhaalt deze scan voor elk model dat we hebben, en beantwoordt waarvoor de hardware verder goed is naast DeepSeekMath-V2.
Antwoorden
DeepSeekMath-V2 — veelgestelde vragen
DeepSeekMath-V2— hoe nauwkeurig zijn deze snelheidsschattingen?
Elke waarde is afgeleid van het geheugenbandbreedte en de modelgrootte, niet geverifieerd, wat de reden is dat elke waarde als een bereik in plaats van een enkel getal wordt gepubliceerd. Eén voorbeeld: de reeks onder elk cijfer. Hetzelfde model en kaart variëren met dertig tot vijftig procent, afhankelijk van de inferentiesoftware en de versie ervan.
DeepSeekMath-V2— is het open-source?
De gewichten zijn gepubliceerd, zodat ze kunnen worden gedownload en op je eigen hardware kunnen worden uitgevoerd. Houd er rekening mee dat OPEN WEIGHTS niet hetzelfde is als open source in de volle zin — het zegt niets over de trainingsdata, de trainingscode of de commerciële voorwaarden die eraan zijn verbonden.
DeepSeekMath-V2— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 685B. HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
DeepSeekMath-V2— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door DeepSeek, gebaseerd op China, een organisatie geclassificeerd als industry.
DeepSeekMath-V2— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in November 2025.
DeepSeekMath-V2— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Language, en wordt geregistreerd als het afhandelen van mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
DeepSeekMath-V2— waar kan ik het downloaden?
De gewichten zijn gepubliceerd, hoewel we geen repositorylink daarvoor hebben. Deze site berekent hardwarevereisten in plaats van modelbestanden te hosten.
DeepSeekMath-V2— kan ik het draaien als het niet in mijn GPU past?
Gedeeltelijk. Layers die niet passen, bevinden zich in system memory en draaien met een fractie van de snelheid, dus een grotendeels gedeactiveerd model is zelden de moeite waard om te gebruiken. De dichtstbijzijnde miscalculatie die we berekenen, komt tekort met 155.9 GB Elke figuur hier gaat ervan uit dat het hele model op de kaart staat.
DeepSeekMath-V2— Zouden twee GPU's het sneller draaien?
Capaciteit voegt samen over kaarten; doorvoer niet. Het aantal kaarten dat het al op zichzelf vasthoudt: 0. Dus een tweede card is zelden het antwoord hier.
DeepSeekMath-V2— waarom verschilt de quantisatie tussen kaarten?
Een grotere CARD houdt een nauwkeuriger kopie. Het aantal compressieniveaus dat gebruikt wordt op de CARDS die het draaien: 1. Grotere CARDS krijgen de meer nauwkeurige versie, en de kwaliteitsvloer boven pins beperkt de vergelijking tot één niveau.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.