Bisakah saya menjalankan DeepSeek V3 0324 secara lokal?

Ya, bobotnya terbuka dan dihosting di Hugging Face di bawah deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324. Dengan 685 miliar parameter, ini model besar, jadi secara realistis Anda butuh server multi-GPU atau versi terkuantisasi untuk menjalankannya di perangkat konsumen.

Berapa biaya DeepSeek V3 0324 lewat API?

DeepSeek mengenakan biaya $0,29 per juta token input dan $1,14 per juta token output, dengan jendela konteks 163.840 token.

Apa bedanya V3 0324 dengan DeepSeek V3 asli?

Pembaruan 0324 meningkatkan benchmark penalaran secara substansial (AIME naik hampir 20 poin), memperbaiki bug pemanggilan fungsi, menghasilkan kode front-end yang lebih baik, dan meningkatkan kualitas penulisan serta terjemahan bahasa Mandarin.

DeepSeek V3 0324

2116°

#llm #deepseek #pemrograman #penalaran #menulis #multibahasa

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

OpenRouter Terminal / API

Bayar per token

Ngobrol dengan model ini di browser atau panggil dari kode kamu dengan satu API key.

DeepSeek | konteks 163.840 token | $0.29/M input, $1.14/M output. DeepSeek V3, model campuran ahli dengan 685 miliar parameter, adalah iterasi terbaru dari keluarga model chat unggulan dari tim DeepSeek. Menggantikan model DeepSeek V3 sebelumnya dan berkinerja sangat baik pada berbagai tugas.

Panduan untuk model ini

LLM lokal terbaik berdasarkan kasus penggunaan (Oktober 2026): model terbuka yang tepat untuk setiap pekerjaan

Ollama vs LM Studio (2026): aplikasi AI lokal mana yang harus digunakan, dan model top mana yang dijalankan masing-masing

Berapa banyak VRAM yang sebenarnya saya butuhkan untuk AI lokal?

Apa itu file GGUF? Penjelasan model terkuantisasi (Q4, Q8, fp8, NF4)

Semua panduan

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

DeepSeek V3 0324 adalah model chat mixture-of-experts 685 miliar parameter dari DeepSeek, rilis pembaruan dari lini andalan V3 mereka. Model ini membuat kemajuan berarti dibanding pendahulunya dalam penalaran, pengkodean, dan penulisan bahasa Mandarin, sambil tetap murah dijalankan lewat API. Dengan harga di bawah $1,15 per juta token output dan bobot terbuka tersedia, model ini bersaing jauh di atas harga pasarnya.

Dikenal untuk

Kemajuan penalaran kuat: skor AIME naik hampir 20 poin dibanding V3 sebelumnya.
Pengembangan front-end web: kode lebih bersih, lebih dapat dieksekusi, dan UI lebih menarik.
Akurasi pemanggilan fungsi yang diperbaiki, memperbaiki bug di V3 sebelumnya.
Kualitas penulisan bahasa Mandarin yang ditingkatkan, selaras dengan gaya DeepSeek R1.
Bobot terbuka dipublikasikan di Hugging Face untuk penggunaan lokal atau self-hosted.

Waspadai

685 miliar parameter berarti deployment lokal butuh perangkat keras serius; sebagian besar pengguna akan memakai API.
Konteks 163.840 token — mumpuni, tapi tidak memenuhi syarat sebagai model konteks panjang menurut standar frontier.
DeepSeek belum mempublikasikan ringkasan lisensi terperinci di sini; periksa repositori Hugging Face sebelum penggunaan komersial.

Terbaik untuk

Jalankan secara lokal

Prompt untuk dicoba

Debug fungsi rumit

Berikut fungsi JavaScript yang seharusnya menunda panggilan API async, tapi malah memicu beberapa kali saat input cepat. Jelaskan tepatnya kenapa gagal, lalu tulis ulang agar hanya panggilan terakhir dalam ledakan yang dijalankan dengan delay 300ms. Tunjukkan kode yang diperbaiki dan jelaskan setiap perubahan.

Selesaikan teka-teki logika

Lima insinyur duduk berbaris. Alice tidak berdampingan dengan Bob. Carol duduk tepat di kanan Dave. Eve di salah satu ujung. Bob tidak di ujung manapun. Alice di sebelah kiri Carol. Daftar semua susunan duduk yang valid dan tunjukkan penalaran langkah demi langkah.

Buat halaman landing

Tulis satu file HTML mandiri untuk halaman landing SaaS minimal: navigasi lengket, bagian hero dengan judul dan tombol call-to-action, grid fitur tiga kolom, dan footer. Gunakan hanya CSS inline, tanpa framework. Skema warna navy gelap dan amber.

Bandingkan dengan

DeepSeek V4.1 Flash
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.04/M input, $0.68/M output
DeepSeek V4 Flash 0731
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.01/M input, $1.28/M output
DeepSeek V4 Flash 0423
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $0.09/M input, $0.18/M output
DeepSeek V4 Pro 0813
Model dengan bobot terbuka
konteks 1,048,576 token · $1.32/M input, $3.96/M output

Model teks lain dari deepseek

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan DeepSeek V3 0324 secara lokal?: Ya, bobotnya terbuka dan dihosting di Hugging Face di bawah deepseek-ai/DeepSeek-V3-0324. Dengan 685 miliar parameter, ini model besar, jadi secara realistis Anda butuh server multi-GPU atau versi terkuantisasi untuk menjalankannya di perangkat konsumen.
Berapa biaya DeepSeek V3 0324 lewat API?: DeepSeek mengenakan biaya $0,29 per juta token input dan $1,14 per juta token output, dengan jendela konteks 163.840 token.
Apa bedanya V3 0324 dengan DeepSeek V3 asli?: Pembaruan 0324 meningkatkan benchmark penalaran secara substansial (AIME naik hampir 20 poin), memperbaiki bug pemanggilan fungsi, menghasilkan kode front-end yang lebih baik, dan meningkatkan kualitas penulisan serta terjemahan bahasa Mandarin.

Putusan Kapten
V3 yang benar-benar ditingkatkan dengan harga yang membuat sebagian besar model mid-tier tertutup sulit dibenarkan, terutama untuk pekerjaan pengkodean dan penalaran.

Kartu model di Hugging Face

Kapten menulis catatan ini dari deskripsi model dan kartu model itu sendiri. Harga dan ukuran konteks adalah milik penyedia pada saat penulisan dan dapat berubah.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Not this creator?

Get your own badge

Bagaimana skor ini dihitung

Model ini belum punya data popularitas dari sumber mana pun, jadi memakai angka pengganti di bawah 7,000° supaya daftar tetap lengkap. Model ini tidak pernah berada di atas model yang punya data. Rinciannya akan muncul di sini segera setelah ada laporan dari sumber.

Glosarium: istilah yang dipakai di sini

Skor heat: Satu angka untuk seberapa banyak model dipakai dan diinginkan sekarang, dari 0° sampai 9.999°. Setiap daftar di situs ini yang bilang terpanas diurutkan berdasarkan ini dan tidak ada yang lain.
Lantai: 7.000° yang jadi titik awal semua model dengan data nyata. Skala dari 0° sampai 9.999°; bagian di bawah lantai untuk pengganti (model tanpa data), supaya model dengan data selalu di atas yang tanpa. Lantai sama untuk semua dan tidak menentukan apa-apa; derajat di atasnya yang dihitung.
Setara unduhan: Semua yang dihitung skor sebagai unduhan, dijumlahkan: unduhan itu sendiri, setiap torrent seeder dihitung 1.000, setiap gambar AI Horde dan setiap run di situs generasi dihitung satu.
Skala log: Menghitung per puluhan, bukan per satuan: naik dari 1.000 ke 10.000 unduhan menambah derajat yang sama dengan naik dari 10.000 ke 100.000. Ini mencegah raksasa mendominasi semuanya.
Suka: Jempol ke atas dan suka dari semua sumber, bernilai setengah unduhan di skala log.
Tingkat adopsi: Berapa banyak unduhan per hari yang didapat model sekarang, dari selisih dua pembacaan sumber. Bobot seperempat dari istilah unduhan.
Diukur dan diperkirakan: Diukur berarti ada dua pembacaan dari sumber dan perbedaannya nyata. Diperkirakan berarti hanya total hari ini yang diketahui dan masa lalu dibagi selama umur model; situs memberitahu mana yang sedang ditampilkan.
Seeder: Seseorang yang menyimpan salinan bobot secara online agar orang lain bisa mengunduh lewat torrent, atau mirror yang dihosting melakukan hal yang sama. Setiap satu dihitung sebagai 1.000 unduhan.
AI Horde: Jaringan sukarelawan yang menghasilkan gambar secara gratis di komputer yang disumbangkan. Jumlah gambar yang dibuat dengan model tertentu bersifat publik, dan setiap gambar dihitung sebagai satu unduhan.
Situs generasi: Situs yang menyimpan salinan model sendiri dan membiarkan orang menghasilkan gambar dengannya, seperti PixAI, SeaArt, dan Yodayo. Unduhan mereka dihitung seperti di Civitai dan setiap kali generasi dihitung sebagai satu unduhan.
Token OpenRouter: Model teks yang dilayani melalui API, seperti Claude atau GPT, tidak memiliki bobot untuk diunduh, jadi penggunaannya diukur dalam token: potongan teks yang dibaca dan ditulis melalui OpenRouter, gateway yang digunakan banyak aplikasi, selama 30 hari terakhir. Setiap 10,000,000 token dihitung sebagai satu unduhan. Sumber: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model penuh (checkpoint): Bobot itu sendiri, file yang bisa menghasilkan secara mandiri. Mendapat bonus karena add-on bergantung padanya.
LoRA dan embedding: File add-on kecil yang mengarahkan bobot orang lain ke gaya, karakter, atau konsep tertentu. Tidak bisa dijalankan sendiri.
Keluarga dan bobot: Dasar yang dipakai model, seperti SD 1.5, SDXL, Flux, atau Wan. Setiap model mewarisi tanggal rilis bobot keluarganya.
Usia: Pengurangan nilai berdasarkan seberapa lama bobot keluarga itu dirilis: 150° per tahun, sampai maksimal 750°. Ini menjaga unduhan lama yang sudah bertahun-tahun menumpuk agar tetap di atas daftar.
Dorongan keluarga: Dorongan kecil dan terbatas untuk LoRA dari keluarga yang sedang didorong situs ini sekarang, selalu tercantum dalam rincian.
Skor pengganti: Angka stabil di bawah batas yang diberikan pada model yang belum ada laporan sumbernya, supaya daftar tetap lengkap. Tidak pernah lebih tinggi dari model yang punya data.
Baru! (masa tenggang): Model yang berumur kurang dari 7 hari menunjukkan label Baru! bukan skor dan tidak masuk peringkat. Skornya dihitung sejak hari pertama, tapi model yang baru sehari tumbuh lebih cepat dari apa pun, jadi tanpa masa tunggu model #1 minggu ini selalu yang baru kemarin, bukan yang bertahan seminggu.
Tren: Bagaimana pertumbuhan model selama periode tertentu dibandingkan dengan pertumbuhan model biasa di periode yang sama. Lebih cepat dari biasanya berarti naik, lebih lambat berarti turun.
Model biasa: Tengah katalog: setengah model dengan angka tumbuh lebih cepat selama periode itu, setengahnya lebih lambat.

Model Serupa

Grok 4.20 Multi Agent

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

DeepSeek V3 0324 adalah model teks untuk keluarga Text / LLM yang tercantum di ModelTrends.ai, katalog hanya-baca untuk model AI gambar, video, dan teks open source. Bandingkan dengan model Text / LLM lainnya dan lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm deepseek pemrograman penalaran menulis multibahasa lokal

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model