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// DeepSeek · 文本大模型

DeepSeek-Coder-V2-Instruct 本地部署与显存需求

总 236B · 激活 21B(MoE) 参数。4 位量化约 159 GB,BF16 约 520 GB(1 个 8K token 请求)。

发布 2024-06-14许可:可商用(有条件)显存为估算值

01规格

发布方深度求索 · deepseek-ai
系列DeepSeek · DeepSeek-Coder
类型文本大模型 (text-generation)
参数量总 236B · 激活 21B(MoE) 来源:官方模型卡“DeepSeek-Coder-V2 with 16B and 236B parameters … actived parameters of only 2.4B and 21B”
上下文长度160K tokens (163,840)取自 config.json 的 max_position_embeddings
结构60 层 · MLA · MoE
发布权重BF16 · 471 GB下载量
许可deepseek-license · 可商用(有条件)可商用,但受厂商自有许可条款约束(用户量上限、使用政策、署名或地区限制等),上线前请阅读原文。
发布日期2024-06-14 (Hugging Face 仓库创建日)

02需要多少显存(估算)

合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存(FP16)。并发用户越多,KV 部分成倍增加。

精度权重合计 @ 8K合计 @ 32K合计 @ 128K最低显卡Mac
BF16 / FP16(原始精度)472 GB 520 GB522 GB529 GB 8 × H100(640GB)—
FP8 / INT8 / Q8_0251 GB 277 GB279 GB285 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 512GB
4 位量化(Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4)143 GB 158 GB160 GB167 GB 4 × RTX PRO 6000(384GB)Mac 256GB

每个请求的 KV 缓存:8K 0.6 GB · 32K 2.3 GB · 128K 9.1 GB

每权重比特:BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%;Mac GPU 约可用统一内存的 2/3(≤36GB)或 3/4(更大机型)。MoE 模型所有专家都要进显存,按总参数算。 估算方法 →

03怎么跑

只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。

ollama run deepseek-coder-v2

怎么选推理引擎 →

04官方仓库与量化版

deepseek-ai 官方发布的 2 个仓库。

05DeepSeek 其他模型

全部 34 个 →
模型参数4 位合计发布
DeepSeek-Coder-V2-Instruct-0724 · 同系列236B / 21B159 GB2024-09-05
DeepSeek-V4.1-Flash-1017748B / 16B499 GB2026-10-17
DeepSeek-V4.1-Flash748B / 16B499 GB2026-09-10
DeepSeek-V4-Pro-08131.65T1.10 TB2026-08-13
DeepSeek-V4-Flash-0731304.2B203 GB2026-07-31
DeepSeek-V4-Flash284B / 13B190 GB2026-04-22
DeepSeek-V4-Pro1.6T / 49B1.07 TB2026-04-22
DeepSeek-OCR-23.39B3.3 GB2026-01-27
DeepSeek-V3.2685.4B458 GB2025-12-01

06来源

数据核对于 2024-08-21。参数、上下文、许可取自官方仓库;显存为本站估算。

数据更新于:自建算力 · 开源模型(北京时间)