收录显卡41价格追踪3 天自 2026年9月3日近 24h 价格数据11,753 条24h 降价最多Radeon RX 7900 XTX-5.6%24h 涨价最多A100 40GB PCIe+48.1%数据更新于 2026年9月5日

DeepSeek V3.2 本地部署需要多少显存?

看能跑的设备

DeepSeek V3.2 是 MoE 模型,总参数 671B,每 token 激活 37B。Q4 量化整机放显存需要 376GB;把专家放进系统内存后只需 12GB 显存 + 365GB 内存。能装下它的最便宜设备是 Mac Studio M3 Ultra 512GB,暂无二手价数据,预估 19.4 tokens/s。卸载模式下最便宜能跑的显卡是 Radeon RX 7800 XT,预估 4 tokens/s。

DeepSeek V3.2 版本信息

发布日期2025年12月1日
Hugging Face 仓库deepseek-ai/DeepSeek-V3.2
小版本
许可证MIT
架构MoE
GGUF 仓库
Ollama 标签
30 天下载1,559,697
Q4 最低显存376 GB · Q4_K_M · 8K
专家卸载12 GB 显存 + 365 GB 内存
参数量671B
MoE37B
层数61
隐藏维度7,168
KV 头128
头维度192
上下文上限160K
厂商DeepSeek

DeepSeek V3.2 各量化与上下文的显存需求

8K 总显存

MoE:总参数 671B 全部要驻留显存,速度按每 token 激活的 37B 算。

量化权重体积GB8K 总显存GB32K 总显存GB128K 总显存GB
Q4_K_M374375.5377.2383.6
Q5_K_M452.8454.3455.9462.3
Q8_0695.5697.1698.7705.1
FP161,312.31,313.91,315.51,321.9

总显存 = 权重 + KV cache(FP16)+ 1GB 运行开销。标 GGUF 的权重是仓库里的实测文件体积,标「估」的按每参数字节估算。超过这个模型 160K 上下文上限的档位写「—」。

什么显卡能跑 DeepSeek V3.2?

Q4_K_M · 8K 上下文 · 按闲鱼二手价升序
设备显存GB二手价预估 t/s建议上下文
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暂无挂牌19.4128K

判定口径:权重 + KV cache + 运行开销 ≤ 可用显存,单卡。MoE 模型标「卸载」表示把专家权重放进系统内存后能跑(显存只放注意力层与 KV cache),速度按内存带宽 70 GB/s 估算。上下文列给的是能装下的最大档位。

把专家放进内存后还能跑 DeepSeek V3.2 的显卡

专家权重放系统内存,需要 ≥ 365 GB 内存;显存只放注意力层、共享专家和 KV cache,Q4 下最低 12 GB。速度受内存带宽限制(按 70 GB/s 估算),比整机放显存慢得多。

设备显存GB二手价需内存GB预估 t/s
Radeon RX 7800 XT16¥2,6003653.7
Radeon RX 7900 XT20¥3,9993653.8
Radeon RX 9070 XT16¥5,2303653.7
Arc Pro B6024¥5,2993653.5
Radeon RX 7900 XTX24¥5,5003653.8
GeForce RTX 408016¥7,5903653.8
GeForce RTX 309024¥8,0493653.9
GeForce RTX 5070 Ti16¥8,6443653.9
Arc Pro B7032¥9,9993653.6
Radeon PRO W780032¥10,1003653.6
CMP 170HX 40GB (改装)40¥10,8003654
GeForce RTX 508016¥11,5003653.9
Radeon AI PRO R970032¥11,9003653.7
CMP 170HX 64GB (改装)64¥12,8503654
RTX PRO 4000 Blackwell24¥15,8003653.8
Instinct MI21064¥18,5003653.9
Radeon PRO W790048¥22,0003653.8
GeForce RTX 409024¥22,8003653.9
GeForce RTX 5090 D V224¥25,0003654
GeForce RTX 4090 48GB (改装)48¥25,5003653.9
RTX PRO 4500 Blackwell32¥25,8503653.9
GeForce RTX 5090 D32¥30,9003654
A100 40GB PCIe40¥38,5003654
GeForce RTX 509032¥39,7503654
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥47,0003654
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥62,0003654
RTX PRO 6000D84¥70,0003654
RTX PRO 6000 Blackwell96¥118,5003654
Tesla V100 16GB163653.9
Arc Pro B65323653.6
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB (改装)323653.8
Instinct MI100323653.9
Tesla V100 32GB323653.9
DGX Spark 128GB1283653.4
Mac Studio M4 Max 128GB1283653.6
Mac Studio M5 Max 128GB1283653.7
MacBook Pro M4 Max 128GB1283653.6
MacBook Pro M5 Max 128GB1283653.7
Ryzen AI Max+ 395 128GB1283653.1

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 启动 DeepSeek V3.2

Ollama

Ollama 库暂无官方标签。

vLLM

vLLM 跑的是原始精度权重,显存要求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2

量化文件名以模型库当周抓取为准,口径见数据方法。 数据方法

常见问题

DeepSeek V3.2 需要多少显存?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 DeepSeek V3.2 约需 376GB 显存,留到 452GB 更稳。

哪张显卡最便宜能跑 DeepSeek V3.2?

Mac Studio M3 Ultra 512GB,512GB 显存,预估 19.4 tokens/s;这台设备还没有二手价数据。

DeepSeek V3.2 能用 Ollama 跑吗?

暂时不能,Ollama 库还没有它的官方标签,也还没有公开的 GGUF 量化。