Coding AIDeepSeekMIT

DeepSeek-Coder 6.7B

deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-instruct

参数量

6.7B

上下文

16K

下载量

510.2K

点赞

508

架构

transformer

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GPU 需求

按量化方案和使用场景估算的显存 / 内存 / 磁盘

量化最低配置推荐配置生产配置
FP1616bit
20.7 GB
RAM 32.0 · Disk 58.5
37.2 GB
RAM 55.8 · Disk 84.5
134.8 GB
RAM 202.2 · Disk 123.5
FP88bit
12.8 GB
RAM 32.0 · Disk 48.7
29.0 GB
RAM 43.4 · Disk 74.7
126.2 GB
RAM 189.3 · Disk 113.7
INT88bit
12.8 GB
RAM 32.0 · Disk 48.7
29.0 GB
RAM 43.4 · Disk 74.7
126.2 GB
RAM 189.3 · Disk 113.7
AWQ4bit
9.0 GB
RAM 32.0 · Disk 44.1
25.0 GB
RAM 37.5 · Disk 70.1
122.1 GB
RAM 183.1 · Disk 109.1
GPTQ4bit
9.1 GB
RAM 32.0 · Disk 44.1
25.0 GB
RAM 37.6 · Disk 70.1
122.1 GB
RAM 183.2 · Disk 109.1
GGUF4bit
9.2 GB
RAM 32.0 · Disk 44.2
25.1 GB
RAM 37.7 · Disk 70.2
122.2 GB
RAM 183.3 · Disk 109.2

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32 GB VRAM

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≈ 553.1 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 387.2 tok/s

score 0.6895

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Cheapest

2× Tesla V100

32 GB VRAM

$42.2/月

≈ 0 tok/s (N/A — benchmark unavailable)

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.6385

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 4740.7 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 3318.5 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX A6000

48 GB VRAM

$210/月

≈ 237 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 165.9 tok/s

score 0.6299

Deploy on vast ↗

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单卡可运行的 GPU

RTX A6000

48 GB VRAM

$210

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32 GB VRAM

$246

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L40S

48 GB VRAM

$341

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RTX PRO 6000 S

48 GB VRAM

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RTX PRO 6000 WS

48 GB VRAM

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