DeepSeekMath-V2 kalkulator TPS
Każda karta poniżej jest oceniana w stosunku do tego modelu przy wybranej długości kontekstu i minimalnej jakości. Prędkość jest oszacowaniem dla pojedynczego żądania, obliczonym na podstawie przepustowości pamięci karty i rozmiaru modelu po skompresowaniu..
Obliczone dla tego modelu
818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla
Które GPU mogą uruchomić DeepSeekMath-V2?
Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.
Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..
Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..
0 karty pasują
Obliczanie| potrzeby | Kwantyzacja | Pasuje | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
Żaden KARTA w naszym katalogu nie może uruchomić tego modelu z tymi ustawieniami.. |
|||||||
Prędkości są szacunkami dla pojedynczego zapytania — jednej konwersacji na raz — obliczonymi na podstawie przepustowości pamięci, rozmiaru MODELu i kwantyzacji. Rzeczywista przepustowość różni się w zależności od czasu uruchamiania inference i jego wersji. Wartości publikowane przez dostawców sprzętu mierzą wiele jednoczesnych zapytań i są znacznie wyższe..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- DeepSeek
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- China
- Opublikowany
- 27 November 2025
- Autorzy
- Zhihong Shao, Yuxiang Luo, Chengda Lu, Z. Z. Ren, Jiewen Hu, Tian Ye, Zhibin Gou, Shirong Ma, Xiaokang Zhang
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification
- Model bazowy
- DeepSeek-V3.2-Exp-Base
- Format numeryczny
- FP8
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 685B
- Dane treningowe
- tokens
HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Open — downloadable
- Dostęp do modelu
- Open weights (unrestricted)
- Kod treningowy
- 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.
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Confident
Reported gold-level performance on IMO 2025/CMO 2024 and ~118/120 on Putnam 2024 with scaled test-time compute.
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- DeepSeekMath-V2: Towards Self-Verifiable Mathematical Reasoning
- Ostatnio zaktualizowane
- 15 January 2026
Co oznaczają liczby
Wymagania sprzętowe w praktyce
DeepSeekMath-V2 osiąga liczbę parametrów równą 685B. To jest poza tym, co miałaby jakakolwiek pojedyncza karta graficzna. Uruchomienie go oznacza albo podział na kilka kart, albo wynajęcie sprzętu przeznaczonego do tego zadania, a każda karta, która mogłaby go pomieścić sama, jest częścią centrum danych. Liczba, która może: 0.
Skąd to pochodzi
DeepSeekMath-V2 został opublikowany przez DeepSeek, w kraju zapisanym jako China, podczas November 2025. Kategoria, do której należy wydawca, to industry.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification.
Jego punktem wyjścia był istniejący model podstawowy, DeepSeek-V3.2-Exp-Base. To jest zwykły sposób produkcji wyspecjalizowanego modelu.
Ponieważ jego wagi zostały udostępnione, nic w kwestii uruchamiania go nie zależy od dostępności dostawcy — należy do ciebie po pobraniu.
Co poszło w budowę tego
Jest śledzone w podstawowym zbiorze danych z jednego szczególnego powodu: sOTA improvement.
Krok po kroku
Jak wybrać GPU do DeepSeekMath-V2
Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..
-
01
Zacznij od kolumny pamięci
Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem DeepSeekMath-V2. To ta liczba, a nie nagłówkowa wydajność karty, decyduje o tym, czy można ją uruchomić.
-
02
Ustaw długość kontekstu, z którą będziesz pracować
Ustaw kontekst na to, co naprawdę użyjesz. Cache rośnie wraz z rozmową i jest to zwykle powód, dla którego karta, która wydawała się w porządku, przestaje pasować. DeepSeekMath-V2.
-
03
Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.
Każda KARTA uruchamia najmniej skompresowaną kopię, jaką może pomieścić.. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
-
04
Porównaj TOKENS na sekundę, a nie SPECYFIKACJE.
Szybkość zamawiania jest w rzeczywistości zamawianiem według pasma pamięci, dla DeepSeekMath-V2. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci.
-
05
Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem
Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku DeepSeekMath-V2. Wygodne oznacza, że możesz później zwiększyć kontekst. Ta różnica ma większe znaczenie niż kilka tokenów na sekundę, więc kupuj za wygodne, jeśli tego oczekujesz.
-
06
Zobacz, co jeszcze ta karta uruchamia
Każda strona karty powtarza tę procedurę dla każdego modelu, który posiadamy, odpowiadając, do czego jeszcze sprzęt jest przydatny poza DeepSeekMath-V2.
Odpowiedzi
DeepSeekMath-V2 — częste pytania
DeepSeekMath-V2— Jak dokładne są te szacunki prędkości?
Każda wartość pochodzi z przepustowości pamięci i rozmiaru modelu, a nie z testów porównawczych, dlatego każda jest publikowana jako zakres, a nie pojedyncza liczba. Jeden przykład: zakres poniżej każdej liczby Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.
DeepSeekMath-V2— czy jest open weight?
Jego wagi są opublikowane, więc można je pobrać i uruchomić na własnym sprzęcie. Zauważ, że OPEN WEIGHTS nie są tym samym co OPEN SOURCE w pełnym sensie — nie mówi nic o danych treningowych, kodzie treningowym, ani warunkach komercyjnych.
DeepSeekMath-V2— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 685B. HF lists 685B params. Built on top of DeepSeek-V3.2-Exp-Base. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
DeepSeekMath-V2— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez DeepSeek, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry.
DeepSeekMath-V2— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 2025.
DeepSeekMath-V2— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie mathematical reasoning, Theorem proving, Proof generation, Proof verification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
DeepSeekMath-V2— Gdzie mogę to pobrać?
Wagi są opublikowane, chociaż nie posiadamy linku do repozytorium. Ta strona oblicza wymagania sprzętowe, a nie hostuje pliki modelu.
DeepSeekMath-V2— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?
Częściowo. Warstwy, które nie mieszczą się w GPU VRAM, znajdują się w pamięci systemu i działają z ułamkową prędkością, więc model, który jest w dużej mierze przeniesiony, rzadko jest wart używania. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 155.9 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.
DeepSeekMath-V2— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?
Pojemność sumuje się w kartach; przepustowość nie. Liczba kart, które już same ją posiadają: 0. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.
DeepSeekMath-V2— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?
Większa KARTA przechowuje dokładniejszą kopię. Liczba poziomów kompresji używanych w KARTACH, które ją uruchamiają: 1. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.