DeepSeek V3 — lokalny model AI od DeepSeek
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
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.
Warianty
Najmniejszy wariant DeepSeek V3 potrzebuje około 414 GB VRAM przy Q4_K_M — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V3 (685B MoE) → 685B (37B active) | ~414.4 GB | 128,000 | ollama run deepseek-v3 |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić DeepSeek V3 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
ollama run deepseek-v3Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: DeepSeek V3 (685B MoE)Czy uruchomię DeepSeek V3 na moim GPU?
DeepSeek V3 — najczęściej zadawane pytania
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.