Famiglia DeepSeek · 685B parametri

DeepSeek V3.2

MoE 685B con DeepSeek Sparse Attention. Medaglia oro IMO. #2 volume OpenRouter.

🇨🇳 DeepSeek·Licenza MIT·Contesto 125k tokens·Data di uscita dicembre 2025← Catalogo

01Cosa sa fare

Punti di forza
  • Medaglia d'oro alle IMO
  • #2 volume OpenRouter
  • MIT
Limiti da conoscere
  • —410+ GB in Q4
Architettura
MoE 685B/37B attivi · DeepSeek Sparse Attention · MIT
Addestramento
Successore di V3 con DSA per ridurre l'uso di memoria.
Ideale per
Chat frontieraCodiceRagionamento

04Installare

Installa Ollama per il tuo OS. Verifica il modello e la sua quantizzazione prima del download. Inizia con 4096 token di contesto, poi controlla l'allocazione con ollama ps. Un comando qui sotto non dimostra che sia stato eseguito un test sulla tua macchina.

$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 (alternative locale : ollama run deepseek-v3:671b)
⚠
Primo download: tra 2 e 40 GB a seconda della quantizzazione scelta. Occorre prevedere spazio su disco; è consigliata una connessione stabile. Gli avvii successivi sono istantanei.

02Memoria richiesta

VRAM GPU approssimativa per far girare questo modello, overhead del contesto di 4k token incluso. Per un contesto più lungo, aggiungi ~1 GB per ogni blocco di 8k token.

Q4_K_M
Il più leggero, ~5% di perdita
410 GB
Q5_K_M
Buon compromesso qualità/dimensione
490 GB
Q8_0
Quasi indistinguibile da FP16
735 GB
FP16
Piena precisione — uso server
1370 GB
Fallback CPU · Se non hai una GPU, considera 512 GB di RAM minimo per far girare questo modello a velocità ridotta.

Quale hardware serve per DeepSeek V3.2?

Per eseguire DeepSeek V3.2 in locale con quantizzazione Q4, servono circa 410 GB di VRAM. Un’opzione da confrontare: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — questo modello supera la capacità GPU di questo mini-PC: scegli un modello più piccolo o un'infrastruttura adeguata.

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03Velocità prevista

Token generati al secondo in Q4_K_M, contesto 4k. Oltre 20 t/s, la lettura è confortevole. Al di sotto di 10 t/s, va bene solo per fare delle prove.

Entry-level
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Fascia media
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Fascia alta
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900