01できること
長所
- IMO 金メダル
- #2 volume OpenRouter
- MIT
知っておくべき限界
- —Q4 で 410GB以上
アーキテクチャ
MoE 685B/37Bアクティブ · DeepSeek Sparse Attention · MIT
トレーニング
DSAでメモリ使用量を削減したV3の後継モデル。
おすすめの用途
フロンティア級のチャットコード推論
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 (alternative locale : ollama run deepseek-v3:671b)
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
410 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
490 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
735 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
1370 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 512 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
DeepSeek V3.2に必要なハードウェアは？
DeepSeek V3.2をQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 410 GB程度が必要です。比較候補：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。
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03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
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