01功能特性
优点
- IMO金牌
- #2 volume OpenRouter
- MIT
需了解的局限性
- —Q4量化下410+ GB
架构
MoE：685B 总参数 / 37B 活跃参数 · DeepSeek 稀疏注意力 · MIT
训练
V3 的后继版本，通过 DSA 降低内存需求。
最适合的场景
前沿级对话代码推理
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 (alternative locale : ollama run deepseek-v3:671b)
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
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llama.cpp
原始性能，从源码构建
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vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
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Jan / GPT4All
一体化桌面应用
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⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
410 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
490 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
735 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
1370 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 512 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行DeepSeek V3.2需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行DeepSeek V3.2，大约需要410 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。