DeepSeek-Coder V2 (class): Hardware & Business-Eignung
- Code
- Long context
Repräsentativer Eintrag für die DeepSeek-Coding-Familie. Die Größen variieren stark zwischen den Releases - überprüfen Sie die genaue Variante und ihren Speicherbedarf vor der Bereitstellung.
- Parameter
- ~16B
- Kontext
- ~128K Tokens
- Bereitstellung
- local
- VRAM bei 4 Bit
- ~11GB
Wofür sich DeepSeek-Coder V2 (class) eignet
- ▸Code-Vervollständigung
- ▸Repository-bewusste Unterstützung
- ▸Refactoring
Beste Quantisierungsoptionen
Ungefährer Speicher pro Quantisierung (Gewichte + KV-Cache bei moderatem Kontext). Als ± behandeln.
| Quant. | ~Speicher | Wann verwenden |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~11GB | Bester Kompromiss aus Größe und Qualität – der übliche Standard für lokalen Betrieb. |
| Q8_0 | ~18GB | Höhere Genauigkeit; ~1,7× der Speicher von 4 Bit. |
| FP16 | ~33GB | Volle Präzision; größter Speicherbedarf, beste Qualität. |
DeepSeek-Coder V2 (class) lokal betreiben
Herunterladen und ausführen mit Ollama, oder holen Sie sich die Gewichte von Hugging Face.
$ ollama run deepseek-coder-v2:16bdeepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-InstructKompatible Hardware
Geräte aus unserem Katalog, bewertet für DeepSeek-Coder V2 (class), beste Eignung zuerst.
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Passt mit FP16 (~33GB) bei ~530.2GB Reserve — etwa 17 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~136GB Reserve — etwa 5 gleichzeitige Instanzen.
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Passt mit FP16 (~33GB) bei ~91.1GB Reserve — etwa 3 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~91.1GB Reserve — etwa 3 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~37.4GB Reserve — etwa 2 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~37.4GB Reserve — etwa 2 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
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FP16 · ~33GBLäuft gut - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~51.5GB Reserve — etwa 2 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Passt mit FP16 (~33GB) bei ~51.5GB Reserve — etwa 2 gleichzeitige Instanzen.
FP16 · ~33GBLäuft gut
Im AI Business OS einsetzen
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Häufige Fragen
Welche Hardware brauche ich, um DeepSeek-Coder V2 (class) zu betreiben?+
Bei 4 Bit benötigen Sie rund ~11GB nutzbaren Speicher. Die minimale selbst hostbare Option in unserem Katalog ist die Intel Arc A770 16GB. Für einen komfortablen Betrieb empfehlen wir die Supermicro 8x H100 SuperServer.
Welche Quantisierung sollte ich für DeepSeek-Coder V2 (class) verwenden?+
Q4_K_M ist der übliche Standard – der beste Kompromiss aus Größe und Qualität. Steigen Sie auf Q8_0 oder FP16 um, wenn Sie Speicher übrig haben und höhere Genauigkeit wollen.
Sollte ich DeepSeek-Coder V2 (class) lokal oder in der Cloud betreiben?+
Für DeepSeek-Coder V2 (class) wird Lokal zuerst empfohlen. Es passt komfortabel auf eigene Hardware und hält Daten privat sowie Kosten planbar.
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