DeepSeek-Coder V2 (class): hardware e adequação ao negócio
- Code
- Long context
Entrada representativa para a família de programação DeepSeek. Os tamanhos variam muito entre lançamentos — verifique a variante exata e a sua pegada antes de implementar.
- Parâmetros
- ~16B
- Contexto
- ~128K tokens
- Implantação
- local
- VRAM a 4 bits
- ~11GB
Para que serve o DeepSeek-Coder V2 (class)
- ▸Completamento de código
- ▸Assistência com conhecimento do repositório
- ▸Refatoração
Melhores opções de quantização
Memória aproximada por quantização (pesos + cache KV com contexto moderado). Trate como ±.
| Quant. | ~Memória | Quando usar |
|---|---|---|
| Q4_K_M | ~11GB | Melhor equilíbrio tamanho/qualidade — a opção padrão habitual para servir localmente. |
| Q8_0 | ~18GB | Maior fidelidade; ~1,7× a memória de 4 bits. |
| FP16 | ~33GB | Precisão completa; maior pegada, melhor qualidade. |
Executar o DeepSeek-Coder V2 (class) localmente
Descarregue e execute com Ollama, ou obtenha os pesos no Hugging Face.
$ ollama run deepseek-coder-v2:16bdeepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-InstructHardware compatível
Dispositivos do nosso catálogo avaliados para o DeepSeek-Coder V2 (class), primeiro os que melhor se adequam.
- Supermicro 8x H100 SuperServerSupermicro · AI Servers
Cabe em FP16 (~33GB) com ~530.2GB de margem — cerca de 17 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - Dell PowerEdge XE9680Dell · AI Servers
Cabe em FP16 (~33GB) com ~530.2GB de margem — cerca de 17 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - AMD Instinct MI300XAMD · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~33GB) com ~136GB de margem — cerca de 5 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - NVIDIA H200 (141GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~33GB) com ~91.1GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - Cloud H200 141GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~33GB) com ~91.1GB de margem — cerca de 3 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - NVIDIA H100 (80GB)NVIDIA · Datacenter GPUs
Cabe em FP16 (~33GB) com ~37.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - Cloud H100 80GB (profile)Cloud · Cloud GPU Profiles
Cabe em FP16 (~33GB) com ~37.4GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - HP Z8 Fury G5 WorkstationHP · AI Workstations
Cabe em FP16 (~33GB) com ~51.5GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - Lenovo ThinkStation PX WorkstationLenovo · AI Workstations
Cabe em FP16 (~33GB) com ~51.5GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem - Supermicro AI WorkstationSupermicro · AI Workstations
Cabe em FP16 (~33GB) com ~51.5GB de margem — cerca de 2 instâncias em simultâneo.
FP16 · ~33GBCorre bem
Use dentro do AI Business OS
DeepSeek-Coder V2 (class) adequa-se a estes arquétipos de agente do AI Business OS:
Um modelo é apenas o motor. Dentro do AI Business OS é envolvido com permissões, ferramentas, conectores, RAG e auditoria para que possa fazer trabalho de negócio em segurança — veja como funciona o AI Business OS →
Perguntas frequentes
Que hardware preciso para executar o DeepSeek-Coder V2 (class)?+
A 4 bits precisa de cerca de ~11GB de memória utilizável. A opção auto-alojável mínima no nosso catálogo é a Intel Arc A770 16GB. Para uma execução confortável recomendamos a Supermicro 8x H100 SuperServer.
Que quantização devo usar para o DeepSeek-Coder V2 (class)?+
Q4_K_M é a opção padrão habitual — o melhor equilíbrio tamanho/qualidade. Passe para Q8_0 ou FP16 se tiver memória de sobra e quiser maior fidelidade.
Devo executar o DeepSeek-Coder V2 (class) localmente ou na nuvem?+
Para o DeepSeek-Coder V2 (class) recomenda-se local primeiro. Cabe confortavelmente em hardware próprio, mantendo os dados privados e os custos previsíveis.
Outros tamanhos na família DeepSeek
Todos os modelos DeepSeek →Mesma família, tamanho diferente. Escolha a variante que se adapta ao seu hardware.
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Opções semelhantes — modelos da mesma família e de tamanho mais próximo do mesmo tipo.
Use o DeepSeek-Coder V2 (class) dentro do seu AI Business OS
A BrainOutput ajuda-o a executar o DeepSeek-Coder V2 (class) como um agente de negócio privado — envolvido com as ferramentas, conectores, RAG e salvaguardas de que precisa para fazer trabalho real em hardware que você controla.