Bisakah saya menjalankan DeepSeek V3 secara lokal?

Tidak — bobotnya belum dirilis secara publik, jadi Anda hanya bisa mengakses model ini melalui API.

Berapa biaya DeepSeek V3 dan berapa panjang konteksnya?

Harganya $0,32 per juta token input dan $0,89 per juta token output, dengan jendela konteks 163.840 token.

Apa perbedaan DeepSeek V3 dengan model dense dengan kemampuan serupa?

Desain MoE-nya hanya mengaktifkan 37 miliar dari 671 miliar parameternya per token, itulah sebabnya inferensi tetap murah meskipun ukuran model besar.

DeepSeek V3

5673°

#llm #deepseek-ai #pemrograman #menulis #penalaran #obrolan

Berjalan di Graydient

Buka DeepInfra

Jalankan model ini

Penawaran / Iklan

Easy Creator (Prism) Web

Tak terbatas · biaya tetap

Terbaik untuk pemula. Alur kerja yang kuat, kurva pembelajaran rendah.

PirateDiffusion Telegram

Tak terbatas · biaya tetap

Buat video, gambar, persona chat kustom, dan lainnya.

Pro studio (SpyGlass) Web

Tak terbatas · biaya tetap

Jelajahi model, render, dan perbaiki dari browser atau ponsel mana pun.

Discord bot (Vector)

Tak terbatas · biaya tetap

Tambahkan Vector ke servermu atau gabung Discord Vector. Buat apa saja!

Unified Editor Web

Tak terbatas · biaya tetap

Editor untuk gambar dan video: render, edit, tingkatkan kualitas, dan lainnya dalam satu halaman.

Aplikasi lokal

Perlu pengaturan

Install program lokal kalau komputermu punya hardware yang cukup.

ModelDuel Web

Bayar per penggunaan

Hasilkan prompt yang sama pada hingga 50 model checkpoint/base sekaligus.

Sewa GPU di cloud

Graydient Cloud GPU

Tak terbatas · biaya tetap

Biaya tetap, penggunaan tanpa batas. Model ini terpasang dengan satu klik.

RunPod Cloud GPU

Dikenakan per menit

Sewa GPU per menit dan atur model sendiri.

Panduan untuk model ini

10 Alternatif ChatGPT Termurah di 2026: model lokal gratis, tingkat gratis, dan paket tarif tetap

Bobot terbuka vs sumber terbuka vs hanya API: apa yang sebenarnya boleh kamu lakukan

Cara memilih model AI di Oktober 2026: berita sumber tertutup, lalu bobot terbuka yang layak diunduh

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

Semua panduan

deepseek-ai | konteks token 163.840 | $0,32/M input, $0,89/M output. DeepSeek-V3, model bahasa Mixture-of-Experts (MoE) yang kuat dengan total 671B parameter dan 37B diaktifkan untuk setiap token. Untuk mencapai inferensi efisien dan pelatihan hemat biaya, DeepSeek-V3 mengadopsi arsitektur Multi-head Latent Attention (MLA) dan DeepSeekMoE, yang telah divalidasi secara menyeluruh di DeepSeek-V2.

Catatan Kapten

Ditulis oleh Captain, editor rumah

Catatan dari 2026-10-13

DeepSeek V3 adalah model Mixture-of-Experts 671 miliar parameter dari DeepSeek AI yang hanya mengaktifkan 37 miliar parameter per token, menjaga biaya inferensi jauh lebih rendah dari ukuran mentahnya. Ia menggunakan Multi-head Latent Attention dan arsitektur DeepSeekMoE untuk throughput efisien. Dengan biaya kurang dari satu dolar per juta token output, model ini bersaing dengan model yang harganya beberapa kali lipat lebih mahal.

Dikenal untuk

671 miliar parameter total dengan hanya 37 miliar aktif per token, mengurangi komputasi per panggilan
Arsitektur MoE memberikan kemampuan kuat dengan biaya operasional jauh lebih rendah dibanding model dense
Harga jauh di bawah kebanyakan pesaing kelas depan: $0,32/M input, $0,89/M output
Konteks 163K token menangani dokumen panjang dan percakapan panjang

Waspadai

Bobot tidak dirilis secara publik; Anda menyewa akses melalui API, bukan menjalankannya sendiri.
Konteks berhenti di 163K token — bukan di kelas 200K+ jika itu penting bagi Anda.
DeepSeek AI adalah lab asal China; beberapa organisasi memiliki kekhawatiran kebijakan atau residensi data terkait hal ini.

Terbaik untuk

Prompt untuk dicoba

Refaktor fungsi berantakan

Berikut fungsi Python yang bekerja tapi sulit dibaca. Refaktor agar jelas, tambahkan type hints, dan tulis docstring singkat yang menjelaskan fungsinya. Jangan ubah perilaku eksternal. def proc(d,x,y=None): r=[] for i in d: if i>x: r.append(i*2 if y is None else i*y) return r

Uji ketahanan argumen

Saya akan berargumen bahwa kota harus melarang kepemilikan mobil pribadi di dalam ring road untuk mengurangi emisi. Mainkan peran devil's advocate: berikan tiga keberatan terkuat terhadap kebijakan ini, urutkan berdasarkan tingkat kesulitan membantahnya, dan untuk masing-masing berikan argumen balasan terbaik yang bisa saya buat.

Buat email pendek

Tulis email pendek dari agensi riset UX kecil kepada kepala produk di perusahaan SaaS menengah. Tujuannya mendapatkan panggilan penemuan selama 20 menit. Batasi di bawah 120 kata, tanpa jargon, tanpa pujian palsu, dengan satu ajakan bertindak yang jelas.

Bandingkan dengan

GPT-5.6 Luna
Model hanya API
konteks 1,050,000 token · $0.20/M input, $1.20/M output
Claude Sonnet 5.5
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · $2.00/M input, $10.00/M output
Space Bunny Alpha
Model hanya API
konteks 1,000,000 token · gratis digunakan
Solar Pro 4
Model hanya API
konteks 524,288 token · $0.09/M input, $0.36/M output

Model teks lain dari deepseek-ai

Pertanyaan yang sering diajukan

Bisakah saya menjalankan DeepSeek V3 secara lokal?: Tidak — bobotnya belum dirilis secara publik, jadi Anda hanya bisa mengakses model ini melalui API.
Berapa biaya DeepSeek V3 dan berapa panjang konteksnya?: Harganya $0,32 per juta token input dan $0,89 per juta token output, dengan jendela konteks 163.840 token.
Apa perbedaan DeepSeek V3 dengan model dense dengan kemampuan serupa?: Desain MoE-nya hanya mengaktifkan 37 miliar dari 671 miliar parameternya per token, itulah sebabnya inferensi tetap murah meskipun ukuran model besar.

Putusan Kapten
Model kelas depan serius dengan harga terjangkau — arsitektur MoE membuktikan manfaatnya, dan biaya per token sulit ditandingi.

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.

Cara memasang

Cara Menginstal Ollama dan Menjalankan AI Lokal (Windows, Mac, Linux)

Model Serupa

Model AI untuk Pembuatan Gambar, Video & Teks

DeepSeek V3 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, lihat skor popularitasnya untuk mengetahui trennya, dan buka di PirateDiffusion atau BitVector untuk mencobanya.

Model Text / LLM lainnya Teks / LLM Text / LLM lainnya llm deepseek-ai pemrograman menulis penalaran obrolan anggaran

Jelajahi berdasarkan Keluarga Model