DeepSeek LLM 7B kalkulator TPS

Otwórz wagi DeepSeek 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

509 karty, które mogą go uruchomić

818 Karty, które posiadamy specyfikacje dla

Najmniejsza karta, która pasuje

Xeon Phi 5110P

8 GB · Q5_K_M · 22.5 tok/s

Najszybsza karta

B200

484 tok/s · 180 GB

Które GPU mogą uruchomić DeepSeek LLM 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.

509 karty pasują

Obliczanie

					potrzeby	Kwantyzacja	Pasuje
484 tok/s 411–581	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
484 tok/s 411–581	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
387 tok/s 232–618 · niska pewność	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
387 tok/s 232–618 · niska pewność	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
309 tok/s 185–495 · niska pewność	Radeon Instinct MI300 AMD	128 GB	6,550 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 251–355	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
296 tok/s 251–355	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
283 tok/s 170–453 · niska pewność	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
251 tok/s 151–402 · niska pewność	Radeon Instinct MI300A AMD	128 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
251 tok/s 151–402 · niska pewność	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
251 tok/s 151–402 · niska pewność	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
238 tok/s 203–286	H100 NVL 94 GB NVIDIA	94 GB	3,940 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
203 tok/s 173–244	H100 PCIe 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 80 GB NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Oct 2022	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 94 GB NVIDIA	94 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
203 tok/s 173–244	H100 SXM5 96 GB NVIDIA	96 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
203 tok/s 173–244	H800 SXM5 NVIDIA	80 GB	3,360 GB/s	Mar 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
161 tok/s 137–193	CMP 170HX 8 GB NVIDIA	8 GB	1,490 GB/s	Sep 2021	7.2 GB	Q5_K_M	Wąski
155 tok/s 93–248 · niska pewność	Radeon Instinct MI250 AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
155 tok/s 93–248 · niska pewność	Radeon Instinct MI250X AMD	128 GB	3,280 GB/s	Nov 2021	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
137 tok/s 117–165	CMP 170HX 10 GB NVIDIA	10 GB	1,560 GB/s	Sep 2021	8.0 GB	Q6_K	Wąski
129 tok/s 77–206 · niska pewność	Data Center GPU Max 1550 Intel	128 GB	3,280 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
126 tok/s 76–202 · niska pewność	Data Center GPU Max Subsystem Intel	128 GB	3,210 GB/s	Jan 2023	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
123 tok/s 105–148	A100 SXM4 80 GB NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Nov 2020	9.6 GB	Q8_0	Wygodny
123 tok/s 105–148	A100X NVIDIA	80 GB	2,040 GB/s	Jun 2021	9.6 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
Typ organizacji: Industry
Kraj: China
Opublikowany: 5 January 2024
Autorzy: Xiao Bi, Deli Chen, Guanting Chen, Shanhuang Chen, Damai Dai, Chengqi Deng, Honghui Ding, Kai Dong, Qiushi Du, Zhe Fu, Huazuo Gao, Kaige Gao, Wenjun Gao, Ruiqi Ge, Kang Guan, Daya Guo, Jianzhong Guo, Guangbo Hao, Zhewen Hao, Ying He, Wenjie Hu, Panpan Huang, Erhang Li, Guowei Li, Jiashi Li, Yao Li, Y.K. Li, Wenfeng Liang, Fangyun Lin, A.X. Liu, Bo Liu, Wen Liu, Xiaodong Liu, Xin Liu, Yiyuan Liu, H…

Co to robi

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

Domena: Language
Zadanie: Chat, Language modeling/generation, Question answering

Rozmiar

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

parametry: 7B
Dane treningowe: 2,000,000,000,000 tokens
Epoki: 1

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: 8.4 × 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.

Zapisz pewność: Confident

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja: DeepSeek LLM: Scaling Open-Source Language Models with Longtermism
Ostatnio zaktualizowane: 28 November 2025

Ekstremy

Dziesięć najszybszych GPU, które uruchamiają DeepSeek LLM 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 LLM 7B

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

Co oznaczają liczby

Co jest potrzebne, aby uruchomić ten model

Minimalna karta

Xeon Phi 5110P

Pamięć potrzebna

7.2 GB

Najszybszy

484 tok/s

DeepSeek LLM 7B osiąga liczbę parametrów równą 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: 509.

Najmniejsza karta, która to utrzymuje, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB, uruchomienie go przy kompresji Q5_K_M i produkując około 22.5 tokeny na sekundę

Na drugim końcu siedzi B200, generowanie w przybliżeniu 484 tokenów na sekundę na podstawie przepustowości pamięci 8,000 GB/s.

Skąd to pochodzi

DeepSeek LLM 7B został opublikowany przez DeepSeek, w kraju zapisanym jako China, podczas January 2024. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.

Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie chat, Language modeling/generation, Question answering.

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.

Zrozumienie prędkości

Mediana wyniku wynosi około 27.2 tokenów na sekundę. Produkując tekst szybciej niż większość ludzi go czyta. 482 ich

Będąc gęstym, odczytuje każdą swoją część po tokenie, dlatego poniższe uporządkowanie według szybkości tak ściśle pokrywa się z uporządkowaniem według przepustowości pamięci.

Ponieważ architektura jest zarejestrowana, kolumna pamięci jest wyprowadzana, a nie szacowana.

Co poszło w budowę tego

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 8.4 × 10²² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Został wytrenowany na korpusie około 2,000,000,000,000 Tokeny tekstu.

Krok po kroku

Jak wybrać GPU do DeepSeek LLM 7B

Tabela powyżej oceniła już każdą kartę, dla której posiadamy specyfikacje, w stosunku do tego modelu. Dotarcie do odpowiedzi wymaga sześciu kroków..

01

Przeczytaj najpierw liczbę pamięci

Każda karta tutaj została sprawdzona pod kątem DeepSeek LLM 7B, potrzebując około 7.2 GB przy kompresji Q5_K_M. Żadna ilość mocy obliczeniowej nie może zrekompensować karty, która nie może jej pomieścić.
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 LLM 7B.
03

Wybierz, jak daleko chcesz to skompresować.

Kompresja to to, co sprawia, że model mieści się w mniejszych KARTACH, kosztem pewnej dokładności., osiągnięcie kompresji Q5_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

Sortuj według prędkości

Sortuj według prędkości, aby zobaczyć, jak karty się klasyfikują. DeepSeek LLM 7B. Nie dopasuje się do zamówienia gier, ponieważ generacja jest ograniczona przez przepustowość pamięci. Karta na szczycie listy to B200, w 484 tok/s
05

Przeczytaj kolumnę dopasowania jako ostatnią

Kolumna dopasowania oddziela karty, które ledwo dają radę, od tych, które mają zapas w przypadku DeepSeek LLM 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

Sprawdź kartę z drugiej strony

Każda nazwa karty łączy się z jej własną stroną, która wykonuje tę samą kalkulację w całym katalogu modelu. Kartę zazwyczaj kupuje się dla więcej niż jednego modelu, więc warto rzucić okiem przed zakupem na DeepSeek LLM 7B.

Odpowiedzi

DeepSeek LLM 7B — częste pytania

DeepSeek LLM 7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 12 GB?

Tak. Karta GeForce RTX 3080 Ti, trzymanie 12 GB, uruchamia go przy kompresji Q8_0, używając około 9.6 GB i generując w przybliżeniu 55.2 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

DeepSeek LLM 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 9.6 GB i generując w przybliżeniu 68.4 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek LLM 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 9.6 GB i generując w przybliżeniu 81.1 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest komfortowe.

DeepSeek LLM 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 LLM 7B— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 7B. 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 LLM 7B— kto to stworzył?

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

DeepSeek LLM 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 LLM 7B— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie chat, Language modeling/generation, Question answering. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.

DeepSeek LLM 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 LLM 7B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 8.4 × 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 LLM 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 1.0 GB Każda figura tutaj zakłada, że cały model jest zainstalowany na karcie.

DeepSeek LLM 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: 509. Więc druga karta rzadko jest odpowiedzią tutaj.

DeepSeek LLM 7B— dlaczego kwantyzacja różni się między kartami?

Ponieważ pojemność się różni, to również to, jak mocno musi być ściśnięta. Liczba wyróżniających się poziomów w tabeli powyżej: 3. Większe karty otrzymują dokładniejszą wersję, a minimalna jakość powyżej ustala porównanie na jednym poziomie.

DeepSeek LLM 7B— 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: 411–581 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 LLM 7B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Najmniejsza karta w naszym katalogu, która to pomieści, to Xeon Phi 5110P, o pojemności pamięci 8 GB. Uruchamia model przy kompresji Q5_K_M używając około 7.2 GB, i produkuje w przybliżeniu 22.5 tokenów na sekundę. Liczba kart, które mogą go uruchomić łącznie: 509.

DeepSeek LLM 7B— jak szybko działa na GPU?

To zależy od karty. Najszybciej obliczamy to B200, około 484 tokenów na sekundę; najwolniejszy, który nadal działa, osiąga znacznie mniej. Prędkość odczytu wynosi około dziesięciu tokenów na sekundę, a liczba kart, które to osiągają: 482.

DeepSeek LLM 7B— Ile VRAM-u potrzebuje?

Potrzebuje około 7.2 GB przy kompresji Q5_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 LLM 7B— czy mogę uruchomić to na GPU trzymając 8 GB?

Tak. Karta CMP 170HX 8 GB, trzymanie 8 GB, uruchamia go przy kompresji Q5_K_M, używając około 7.2 GB i generując w przybliżeniu 161 tokenów na sekundę. Dopasowanie jest ciasne.

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