DeepSeek-Coder V2 (class) : matériel et adéquation métier
- Code
- Long context
Entrée représentative de la famille de code DeepSeek. Les tailles varient largement selon les versions : vérifiez la variante exacte et son encombrement avant déploiement.
- Paramètres
- ~16B
- Contexte
- ~128K tokens
- Déploiement
- local
- VRAM en 4 bits
- ~11GB
À quoi sert DeepSeek-Coder V2 (class)
- ▸Complétion de code
- ▸Assistance consciente du dépôt
- ▸Refactoring
Meilleurs choix de quantification
Mémoire approximative par quantification (poids + cache KV à contexte modéré). À considérer comme ±.
| Quant. | ~Mémoire | Quand l’utiliser |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~11GB | Meilleur compromis taille/qualité — le choix par défaut habituel pour le service local. |
| Q8_0 | ~18GB | Plus grande fidélité ; ~1,7× la mémoire du 4 bits. |
| FP16 | ~33GB | Précision complète ; empreinte la plus grande, meilleure qualité. |
Exécuter DeepSeek-Coder V2 (class) en local
Téléchargez et exécutez avec Ollama, ou récupérez les poids sur Hugging Face.
$ ollama run deepseek-coder-v2:16bdeepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-InstructMatériel compatible
Appareils de notre catalogue évalués pour DeepSeek-Coder V2 (class), les plus adaptés d’abord.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Tient en FP16 (~33GB) avec ~530.2GB de marge — environ 17 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Tient en FP16 (~33GB) avec ~530.2GB de marge — environ 17 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Tient en FP16 (~33GB) avec ~136GB de marge — environ 5 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Tient en FP16 (~33GB) avec ~91.1GB de marge — environ 3 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Tient en FP16 (~33GB) avec ~91.1GB de marge — environ 3 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Tient en FP16 (~33GB) avec ~37.4GB de marge — environ 2 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Tient en FP16 (~33GB) avec ~37.4GB de marge — environ 2 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Tient en FP16 (~33GB) avec ~51.5GB de marge — environ 2 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Tient en FP16 (~33GB) avec ~51.5GB de marge — environ 2 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Tient en FP16 (~33GB) avec ~51.5GB de marge — environ 2 instances simultanées.
FP16 · ~33GBFonctionne bien
Utilisez-le dans l’AI Business OS
DeepSeek-Coder V2 (class) convient à ces archétypes d’agent de l’AI Business OS :
Un modèle n’est que le moteur. Dans l’AI Business OS, il est entouré de permissions, d’outils, de connecteurs, de RAG et d’un audit pour accomplir un vrai travail métier en toute sécurité — découvrez comment fonctionne l’AI Business OS →
Questions fréquentes
De quel matériel ai-je besoin pour exécuter DeepSeek-Coder V2 (class) ?+
En 4 bits, il vous faut environ ~11GB de mémoire utilisable. L’option auto-hébergeable minimale de notre catalogue est la Intel Arc A770 16GB. Pour une exécution confortable, nous recommandons la Supermicro 8x H100 SuperServer.
Quelle quantification utiliser pour DeepSeek-Coder V2 (class) ?+
Q4_K_M est le choix par défaut habituel — le meilleur compromis taille/qualité. Passez à Q8_0 ou FP16 si vous avez de la mémoire en réserve et voulez plus de fidélité.
Faut-il exécuter DeepSeek-Coder V2 (class) en local ou dans le cloud ?+
Pour DeepSeek-Coder V2 (class), le local d’abord est recommandé. Il tient confortablement sur du matériel que vous possédez, gardant les données privées et les coûts prévisibles.
Autres tailles de la famille DeepSeek
Tous les modèles DeepSeek →Même famille, taille différente. Choisissez la variante adaptée à votre matériel.
Modèles associés
Choix similaires — modèles de la même famille et de taille la plus proche du même type.
Utilisez DeepSeek-Coder V2 (class) dans votre AI Business OS
BrainOutput vous aide à exécuter DeepSeek-Coder V2 (class) comme un agent métier privé — entouré des outils, connecteurs, RAG et garde-fous dont il a besoin pour accomplir un vrai travail sur du matériel que vous contrôlez.