Familia DeepSeek · 685B de parámetros

DeepSeek V3.2

MoE 685B con DeepSeek Sparse Attention. Medalla de oro IMO. #2 en volumen de OpenRouter.

🇨🇳 DeepSeek·Licencia MIT·Contexto 125k tokens·Fecha de lanzamiento diciembre de 2025← Catálogo

01Lo que sabe hacer

Puntos fuertes
  • Medalla de oro en la IMO
  • #2 volume OpenRouter
  • MIT
Limitaciones que debes conocer
  • —410+ GB en Q4
Arquitectura
MoE 685B/37B activos · DeepSeek Sparse Attention · MIT
Entrenamiento
Sucesor de V3 con DSA para reducir el uso de memoria.
Ideal para
Chat de fronteraCódigoRazonamiento

04Instalar

Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.

$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 (alternative locale : ollama run deepseek-v3:671b)
⚠
Primera descarga: entre 2 y 40 GB según la cuantización elegida. Reserva espacio en disco y se recomienda una conexión estable. Las siguientes ejecuciones son instantáneas.

02Memoria requerida

VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.

Q4_K_M
El más ligero, ~5% de pérdida
410 GB
Q5_K_M
Buen equilibrio calidad/tamaño
490 GB
Q8_0
Casi indistinguible de FP16
735 GB
FP16
Precisión completa — uso en servidor
1370 GB
Alternativa con CPU · Si no tienes GPU, calcula 512 GB de RAM mínimo para ejecutar este modelo a velocidad reducida.

¿Qué hardware necesitas para DeepSeek V3.2?

Para ejecutar DeepSeek V3.2 en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 410 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.

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03Velocidad estimada

Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.

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