DeepSeek V3.2 本地部署需要多少記憶體？
看能跑的裝置DeepSeek V3.2 是 MoE 模型，總參數 671B，每 token 啟用 37B。Q4 量化整機放顯存需要 376GB；把專家放進系統記憶體後只需 12GB 顯存 + 365GB 記憶體。能裝下它的最便宜裝置是 Mac Studio M3 Ultra 512GB，暫無二手價資料，預估 19.4 tokens/s。卸載模式下最便宜能跑的顯示卡是 Radeon RX 7800 XT，預估 4 tokens/s。
DeepSeek V3.2 版本資訊
DeepSeek V3.2 各量化與上下文的記憶體需求
8K 總記憶體MoE：總參數 671B 全部要常駐記憶體，速度按每 token 啟用的 37B 計算。
| 量化 | 權重體積GB | 8K 總記憶體GB | 32K 總記憶體GB | 128K 總記憶體GB |
|---|---|---|---|---|
| Q4_K_M | 374估 | 375.5 | 377.2 | 383.6 |
| Q5_K_M | 452.8估 | 454.3 | 455.9 | 462.3 |
| Q8_0 | 695.5估 | 697.1 | 698.7 | 705.1 |
| FP16 | 1,312.3估 | 1,313.9 | 1,315.5 | 1,321.9 |
總記憶體 = 權重 + KV cache（FP16）+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積，標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 160K 上下文上限的檔位寫「—」。
什麼顯示卡能跑 DeepSeek V3.2？
Q4_K_M · 8K 上下文 · 依閒魚二手價升序| 裝置 | 顯存GB | 二手價 | 預估 t/s | 建議上下文 |
|---|---|---|---|---|
| Mac Studio M3 Ultra 512GB | 512 | —暫無掛牌 | 19.4 | 128K |
判定口徑：權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體，單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑（顯存只放注意力層與 KV cache），速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。
把專家放進記憶體後還能跑 DeepSeek V3.2 的顯示卡
專家權重放系統記憶體，需要 ≥ 365 GB 記憶體；顯存只放注意力層、共享專家和 KV cache，Q4 下最低 12 GB。速度受記憶體頻寬限制（按 70 GB/s 估算），比整機放顯存慢得多。
用 Ollama / llama.cpp / vLLM 啟動 DeepSeek V3.2
Ollama 庫暫無官方標籤。
vLLM 跑的是原始精度權重，記憶體需求比 GGUF 高得多，通常要多卡。
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
量化檔名以模型庫當週抓取為準，口徑見資料方法。 資料方法
常見問題
DeepSeek V3.2 需要多少記憶體？
在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 DeepSeek V3.2 約需 376GB 記憶體，留到 452GB 更穩。
哪張顯示卡最便宜能跑 DeepSeek V3.2？
Mac Studio M3 Ultra 512GB，512GB 記憶體，預估 19.4 tokens/s；這台裝置還沒有二手價資料。
DeepSeek V3.2 能用 Ollama 跑嗎？
暫時不行，Ollama 庫還沒有它的官方標籤，也還沒有公開的 GGUF 量化。