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deepseek-v3.2-exp-thinking

deepseek · licencia MIT · en Arena desde el 3 oct 2025

Chat del laboratorio Descargar
Puntuación de Arena1425n.º 104 de 416 en Chat, incluidos los modelos de pago
Tamaño685.4 B51.9 B activos por token (mezcla de expertos)
Descarga a 4 bits415 GBsolo los pesos, Q4_K_M
Contexto máximo160Ktokens, según la configuración del modelo

Dónde usarlo gratis

Puntuaciones de Arena

ArenaPuntuaciónPuestoVotos
Chat1425n.º 104 de 4169K

Puesto entre todos los modelos, incluidos los de pago. Fuente: conjunto de datos de la clasificación de Arena.

Velocidad en hardware popular

HardwareMemoria de GPU¿Cabe?Velocidad
RTX 3060 12 GB12 GBNo cabe—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNo cabe—
RTX 309024 GBNo cabe—
RTX 409024 GBNo cabe—
RTX 509032 GBNo cabe—
RX 7900 XTX24 GBNo cabe—
2 × RTX 309048 GBNo cabe—
4 × RTX 309096 GBNo cabe—
Mac M4 Max 128 GB96 GBNo cabe—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBNo cabe—
8 × H100 SXM640 GBCabe en la GPU53 tok/s

Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.

Memoria de GPU necesaria

NivelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KCalidad frente al modelo completo
Q3_K_M344 GB346 GB353 GB+4.7 % pérdida notable
Q4_K_M417 GB418 GB425 GB+1.2 % pérdida muy pequeña
Q5_K_M488 GB490 GB497 GB+0.4 % casi sin pérdida
Q6_K563 GB565 GB572 GB+0.2 % casi sin pérdida
Q8_0729 GB731 GB738 GB≈ 0 % igual que el completo
F161372 GB1374 GB1381 GB≈ 0 % igual que el completo

Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.

Puntuación en Chat a lo largo del tiempo

deepseek-v3.2-exp-thinking 1425Mejor modelo de pago

Puntuación de Arena del 17 abr 2026 al 15 oct 2026.

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