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
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
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Cheapest
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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
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
💬 社区 —— 真实部署经验
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单卡可运行的 GPU
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