DeepSeek Coder 6.7B kalkulator TPS

Otwórz wagi DeepSeek,Peking University 6.7B parametry January 2024

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

306 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

P102-101

10 GB · Q4_K_M · 39.7 tok/s

Najszybsza karta

B200

506 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić DeepSeek Coder 6.7B?

Ustaw wejścia, odczytaj odpowiedź.

Długość kontekstu tokeny

Dłuższa rozmowa wymaga więcej MEMORY, co może spowodować, że ten model nie zmieści się na mniejszych CARD..

Minimalna jakość

Ukrywa karty, które zmieściłyby się w modelu tylko przez skompresowanie go poniżej tego punktu..

Szukaj kart

Pamięć karty

Pokaż również karty, które nie mogą tego uruchomić.

306 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
506 tok/s 430–607	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
506 tok/s 430–607	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
404 tok/s 242–646 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
404 tok/s 242–646 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
323 tok/s 194–517 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
309 tok/s 263–371	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
309 tok/s 263–371	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 178–473 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
263 tok/s 158–420 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
263 tok/s 158–420 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
263 tok/s 158–420 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
249 tok/s 212–299	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
228 tok/s 194–273	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.3 GB	Q4_K_M	Wąski
212 tok/s 181–255	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 181–255	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 181–255	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 181–255	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
212 tok/s 181–255	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
162 tok/s 97–259 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
162 tok/s 97–259 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
135 tok/s 81–216 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
132 tok/s 79–211 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 110–155	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 110–155	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	11.5 GB	Q8_0	Wygodny
129 tok/s 110–155	A800 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Aug 2022	11.5 GB	Q8_0	Wygodny

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,Peking University
Typ organizacji: Industry,Academia
Kraj: China
Opublikowany: 25 January 2024
Autorzy: Daya Guo, Qihao Zhu, Dejian Yang, Zhenda Xie, Kai Dong, Wentao Zhang, Guanting Chen, Xiao Bi, Y. Wu, Y.K. Li, Fuli Luo, Yingfei Xiong, Wenfeng Liang

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena: Language
Zadanie: Code generation

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry: 6.7B
Dane treningowe: 2,000,000,000,000 tokens

Obliczenia treningowe

Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.

Obliczenia treningowe: 8 × 10²² FLOP
Jak to zostało ustalone: Operation counting

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 (restricted use)
Kod treningowy: Unreleased
Hugging Face: deepseek-ai

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Prawdopodobnie powyżej 10²³ FLOP: Yes
Zapisz pewność: Likely

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: DeepSeek-Coder: When the Large Language Model Meets Programming -- The Rise of Code Intelligence
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają DeepSeek Coder 6.7B

Uszeregowany według szacowanej liczby tokenów na sekundę, najnowsza karta na pierwszym miejscu, gdy prędkości są równe. Ponieważ generacja jest ograniczona przez pamięć, to uporządkowanie podąża za przepustowością, a nie za jakimkolwiek benchmarkiem gier..

Najmniejsze GPU, które nadal działają DeepSeek Coder 6.7B

Najtańsza droga do, według pojemności pamięci. Tight fit uruchamia model, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę..

Co oznaczają liczby

Co potrzebujesz, aby go uruchomić

Minimalna karta

P102-101

Pamięć potrzebna

8.3 GB

Najszybszy

506 tok/s

DeepSeek Coder 6.7B osiąga liczbę parametrów równą 6.7B. To jest na tyle małe, że sprzęt rzadko stanowi przeszkodę, w tym na kartach sprzed kilku lat. Liczba kart, które śledzimy, które mogą go uruchomić: 306.

Najmniejszy sprzęt, który działa, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB, uruchomienie go przy kompresji Q4_K_M i produkując około 39.7 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 506 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Tło

DeepSeek Coder 6.7B został opublikowany przez DeepSeek,Peking University, w kraju zapisanym jako China, podczas January 2024. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako industry,Academia.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie code generation.

Opublikowane wagi oznaczają, że model działa na twojej maszynie, a nie na czyjejś, co sprawia, że poniższe pytanie dotyczące sprzętu jest w ogóle możliwe do odpowiedzi. Na Hugging Face jest opublikowane pod organizacją deepseek-ai.

Czytanie wskaźników przepustowości

Mediana wyniku wynosi około 37.0 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 292 ich

Każda waga uczestniczy w każdym tokenie tutaj, więc szerokość pasma jest całą historią: poniższa lista to w rzeczywistości ranking przepustowości pamięci.

Jego układ uwagi jest w naszej bazie danych, więc wartości pamięci są obliczane dokładnie, a nie przybliżone.

Co poszło w budowę tego

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 8 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 2,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do DeepSeek Coder 6.7B

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

Zacznij od tego, co tak naprawdę jest potrzebne, czyli wymogu DeepSeek Coder 6.7B, potrzebując około 8.3 GB przy kompresji Q4_K_M. 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. DeepSeek Coder 6.7B.
03

Ustal minimalną jakość

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji Q4_K_M na najmniejszej karcie, która się mieści. Ustalenie minimalnej jakości odrzuca karty, które tylko ją osiągają, uciskając bardziej niż byś chciał, i utrzymuje porównanie na jednym poziomie.
04

Oceń według przepustowości, a nie kart specyfikacji

Ranking według tokenów na sekundę podąża za przepustowością pamięci, a nie liczbą rdzeni, dla DeepSeek Coder 6.7B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 506 tok/s
05

Sprawdź werdykt dopasowania przed zakupem

Tight dopasowanie działa, ale nie zostawia nic na dłuższą rozmowę, w przypadku DeepSeek Coder 6.7B. 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

Otwórz kartę, na którą się zdecydowałeś

Śledzenie karty do jej własnej strony pokazuje każdy inny model, który może pomieścić, co jest pytaniem, które pojawia się po podjęciu decyzji o DeepSeek Coder 6.7B.

Odpowiedzi

DeepSeek Coder 6.7B — częste pytania

DeepSeek Coder 6.7B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 8.3 GB przy kompresji Q4_K_M, który jest najmniejszą kartą, która to uruchamia. Mniej kompresji potrzebuje więcej: liczby w kolumnie pamięci powyżej są przeliczane dla każdej karty, ponieważ każda z nich trzyma wersję o najmniejszej kompresji, jaką może.

DeepSeek Coder 6.7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q6_K, używając około 9.9 GB i generując w przybliżeniu 83.8 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

DeepSeek Coder 6.7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 16 GB?

Tak. Karta Tesla V100 SXM2 16 GB, trzymanie 16 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 11.5 GB i generując w przybliżeniu 71.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek Coder 6.7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 24 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 5090 D V2, trzymanie 24 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 11.5 GB i generując w przybliżeniu 84.7 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek Coder 6.7B— 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.

DeepSeek Coder 6.7B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 6.7B. 6.7B. 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.

DeepSeek Coder 6.7B— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez DeepSeek,Peking University, oparty na China, organizacja sklasyfikowana jako industry,Academia.

DeepSeek Coder 6.7B— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w January 2024. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

DeepSeek Coder 6.7B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie code generation. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

DeepSeek Coder 6.7B— Gdzie mogę to pobrać?

Jego wagi są publikowane na Hugging Face, pod organizacją deepseek-ai. Nie hostujemy plików modelu — ta strona oblicza, jaki sprzęt jest potrzebny do ich uruchomienia.

DeepSeek Coder 6.7B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8 × 10²² FLOP. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.

DeepSeek Coder 6.7B— czy mogę go uruchomić, jeśli nie mieści się w moim GPU?

Można go podzielić między kartą a pamięcią systemową, ale w ten sposób generuje się boleśnie powoli. Najbliższy brak, który obliczamy, jest za mały o 1.1 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

DeepSeek Coder 6.7B— czy dwa GPU uruchomią to szybciej?

Dwie karty kupują pamięć zamiast szybkości, co ma znaczenie tylko wtedy, gdy jedna karta nie może jej pomieścić. Liczba, która może: 306. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

DeepSeek Coder 6.7B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Każda KARTA jest przedstawiana z uruchomioną najmniej skompresowaną wersją, jaką może pomieścić. Liczba odmiennych poziomów kompresji w KARTACH, które mogą go pomieścić: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

DeepSeek Coder 6.7B— Jak dokładne są te szacunki prędkości?

Są obliczane na podstawie specyfikacji, a nie mierzone, i każdy ma zakres. Jeden przykład: 430–607 tok/s na B200. Ten sam model i karta różnią się o trzydzieści do pięćdziesięciu procent w zależności od oprogramowania inferencyjnego i jego wersji.

DeepSeek Coder 6.7B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to P102-101, o pojemności pamięci 10 GB. Uruchamia model przy kompresji Q4_K_M używając około 8.3 GB, i produkuje w przybliżeniu 39.7 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 306.

DeepSeek Coder 6.7B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 506 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 292.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.

Wszystkie modele AI