Coding AIDeepSeekMIT

DeepSeek-Coder-V2 Lite 16B

deepseek-ai/DeepSeek-Coder-V2-Lite-Instruct

参数量

16B

上下文

128K

下载量

545.5K

点赞

630

架构

moe_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
42.7 GB
RAM 64.0 · Disk 85.5
60.1 GB
RAM 90.2 · Disk 111.5
158.7 GB
RAM 238.1 · Disk 150.5
FP88bit
23.8 GB
RAM 35.7 · Disk 62.3
40.4 GB
RAM 60.6 · Disk 88.3
138.2 GB
RAM 207.3 · Disk 127.3
INT88bit
23.8 GB
RAM 35.7 · Disk 62.3
40.4 GB
RAM 60.6 · Disk 88.3
138.2 GB
RAM 207.3 · Disk 127.3
AWQ4bit
14.7 GB
RAM 32.0 · Disk 51.1
30.9 GB
RAM 46.4 · Disk 77.1
128.3 GB
RAM 192.4 · Disk 116.1
GPTQ4bit
14.9 GB
RAM 32.0 · Disk 51.2
31.1 GB
RAM 46.6 · Disk 77.2
128.4 GB
RAM 192.6 · Disk 116.2
GGUF4bit
15.1 GB
RAM 32.0 · Disk 51.5
31.3 GB
RAM 46.9 · Disk 77.5
128.7 GB
RAM 193.0 · Disk 116.5

GPU 推荐

Best ValueBEST

1× H100 SXM

80 GB VRAM

$1,170/月

≈ 433.4 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 303.4 tok/s

score 0.5926

Deploy on vast ↗
Cheapest

2× RTX 4070S Ti

32 GB VRAM

$99.0/月

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

可用生产吞吐 ≈ 0 tok/s

score 0.5921

Deploy on vast ↗
Performance

8× H200 SXM

1128 GB VRAM

$20,440/月

≈ 1987.1 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 1391 tok/s

score 0.2197

Min Complexity

1× RTX 5090

32 GB VRAM

$225/月

≈ 231.8 tok/s

可用生产吞吐 ≈ 162.3 tok/s

score 0.6448

Deploy on vast ↗

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48 GB VRAM

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48 GB VRAM

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48 GB VRAM

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