Família DeepSeek · 685B de parâmetros

DeepSeek V3.2

MoE 685B com DeepSeek Sparse Attention. Medalha de ouro na IMO. 2º em volume no OpenRouter.

🇨🇳 DeepSeek·Licença MIT·Contexto 125k tokens·Data de lançamento dezembro de 2025← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • Medalha de ouro na IMO
  • #2 volume OpenRouter
  • MIT
Limitações que você deve conhecer
  • —410+ GB em Q4
Arquitetura
MoE 685B/37B ativos · DeepSeek Sparse Attention · MIT
Treinamento
Sucessor do V3 com DSA para reduzir o uso de memória.
Ideal para
Chat de pontaCódigoRaciocínio

04Instalar

Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.

$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 (alternative locale : ollama run deepseek-v3:671b)
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

02Memória necessária

Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
410 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
490 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
735 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
1370 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 512 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para DeepSeek V3.2?

Para executar DeepSeek V3.2 localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 410 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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03Velocidade estimada

Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.

Categoria de entrada
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900