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Arena-Wertung1428Platz 101 von 416 im Chat, kostenpflichtige Modelle eingeschlossen
Größe684.5 B51 B aktiv pro Token (Mixture of Experts)
4-Bit-Download415 GBnur Gewichte, Q4_K_M
Max. Kontext160KTokens, laut Modellkonfiguration
Wo du es kostenlos nutzen kannst
- Der eigene Chat des Labors: chat.deepseek.com (kostenlos mit Tageslimits)
- Lade es herunter und führe es zu Hause aus: offizielle Gewichte · GGUF-Dateien für Ollama und LM Studio
Arena-Wertungen
| Arena | Wertung | Rang | Stimmen |
|---|---|---|---|
| Chat | 1428 | Platz 101 von 416 | 18K |
Rang unter allen Modellen, auch den kostenpflichtigen. Quelle: Arena-Leaderboard-Datensatz.
Geschwindigkeit auf gängiger Hardware
| Hardware | GPU-Speicher | Passt es? | Geschwindigkeit |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Passt nicht | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Passt nicht | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Passt nicht | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Passt nicht | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Passt nicht | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Passt nicht | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Passt nicht | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Passt in die GPU | 53 tok/s |
Schätzung bei 4-Bit mit 32K Kontext, 64 GB DDR5 zum Auslagern. Geschwindigkeit ≈ Speicherbandbreite × 78 % ÷ pro Token gelesene Daten, plus feste Kosten pro Token, kalibriert an 44 echten llama.cpp-Tests; typische Abweichung etwa ±10 %. Alle Grafikkarten vergleichen.
Benötigter GPU-Speicher
| Stufe | 8K Kontext | 32K Kontext | 128K Kontext | Qualität im Vergleich zum Original |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 343 GB | 345 GB | 352 GB | +4.7 % spürbarer Verlust |
| Q4_K_M | 416 GB | 418 GB | 425 GB | +1.2 % sehr kleiner Verlust |
| Q5_K_M | 488 GB | 490 GB | 496 GB | +0.4 % nahezu verlustfrei |
| Q6_K | 562 GB | 564 GB | 571 GB | +0.2 % nahezu verlustfrei |
| Q8_0 | 728 GB | 730 GB | 737 GB | ≈ 0 % wie das Original |
| F16 | 1370 GB | 1372 GB | 1379 GB | ≈ 0 % wie das Original |
Gewichte + Kontext-Cache (aus der Architektur des Modells) + Laufzeit. Qualität: Anstieg von perplexity gegenüber dem vollen Modell, aus llama.cpp-Tests, skaliert nach Modellgröße. Simuliere dein eigenes Setup.
Chat-Wertung im Zeitverlauf
1400145015001550
MaiJunJulAugSeptOkt
deepseek-r1-0528 1428Bestes kostenpflichtiges Modell
Arena-Wertung vom 17. Apr. 2026 bis 15. Okt. 2026.
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