DeepSeek V3 — Local AI Model by DeepSeek

Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja: 26 grudnia 2024

Superseded model. DeepSeek V3 has been superseded by DeepSeek V3.2. This page is kept for reference; the newer family is a better starting point. View DeepSeek V3.2 →

Przełomowy model frontier DeepSeek bez rozumowania. Wytrenowany za jedyne 5,5 mln dolarów — 1/10 kostu porównywalnych modeli własnościowych. Wykorzystuje architekturę MoE 685B (37B aktywnych parametrów na token), zajmując czołowe miejsce w otwartym rankingu dla kodowania, matematyki i ogólnego śledzenia instrukcji.

Licence

LicenceWhat it permitsApplies to
MITCommercial use permitted
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
DeepSeek V3 (685B MoE)

Hardware Requirements

DeepSeek V3 (685B MoE)Min 414 GB VRAM · Q4_K_M · 128,000 ctx · ollama run deepseek-v3

Recommended GPU

The cheapest GPU that runs DeepSeek V3 locally (min 414 GB VRAM) is the Apple M3 Ultra (512 GB).

Ujawnienie afiliacyjne: Niektóre odnośniki na tej stronie to linki afiliacyjne — jeśli dokonasz zakupu za ich pośrednictwem, LLM Configurator może otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie. Jako uczestnik programu Amazon Associates, LLM Configurator zarabia na kwalifikujących się zakupach.
Apple Mac Studio M3 Ultra
512 GB VRAM · 60 W board power
Ceny w 2026 są niestabilne — sprawdź aktualną ofertę.
Sprawdź cenę na Amazon

How to Run Locally

Install Ollama then run: ollama run deepseek-v3

Minimum VRAM: 414 GB. For best results use Q4_K_M quantization.

DeepSeek V3 — Frequently Asked Questions

How much VRAM does DeepSeek V3 need?

DeepSeek V3 needs about 414 GB VRAM at Q4_K_M quantization for its smallest variant. Variants: DeepSeek V3 (685B MoE) (414 GB, Q4_K_M). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.

Can I run DeepSeek V3 on an RTX 4090 (24 GB)?

DeepSeek V3's smallest variant needs about 414 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.

What quantization should I use for DeepSeek V3?

Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for DeepSeek V3 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.

How do I run DeepSeek V3 with Ollama?

Install Ollama, then run: ollama run deepseek-v3. This downloads DeepSeek V3 and starts a local, OpenAI-compatible endpoint — no internet connection is needed after the initial download.

Can I Run DeepSeek V3 on My GPU?