🇨🇳 DeepSeek·Licence MIT·Contexte 125k tokens·Sortie Décembre 2025← Catalogue
01Ce qu'il sait faire
Points forts
IMO gold medal
#2 volume OpenRouter
MIT
Limites à connaître
—410+ Go en Q4
Architecture
MoE 685B/37B actifs · DeepSeek Sparse Attention · MIT
Entraînement
Successeur V3 avec DSA pour mémoire réduite.
Idéal pour
Chat frontièreCodeRaisonnement
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
410 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
490 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
735 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
1370 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 512 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
Quel GPU pour faire tourner DeepSeek V3.2 ?
Pour exécuter DeepSeek V3.2 en local en quantification Q4, il faut environ 410 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un GMKtec EVO-X2 128 Go (mini-PC IA, 128 Go de mémoire unifiée).
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03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
Entrée de gamme
~1t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~5t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~15t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.
$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 (alternative locale : ollama run deepseek-v3:671b)
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.