Czy wagi DeepSeek V3 są otwarte i czy mogę uruchomić go lokalnie?

Tak, wagi są publicznie dostępne na Hugging Face w repozytorium deepseek-ai/DeepSeek-V3. Pamiętaj, że pełny model ma 685 miliardów parametrów, więc uruchomienie lokalne wymaga potężnej infrastruktury GPU.

Ile kosztuje DeepSeek V3 i jak długie ma okno kontekstowe?

Przez API kosztuje 0,32 USD za milion tokenów wejściowych i 0,89 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 163 840 tokenów.

Czym DeepSeek V3 różni się od DeepSeek R1?

V3 to model ogólnego przeznaczenia do wykonywania poleceń; R1 to dedykowany model rozumowania DeepSeek z długim łańcuchem myśli. V3 otrzymał destylację wzorców rozumowania z R1 podczas treningu, co daje mu silniejsze rozumowanie niż wcześniejsze modele serii V, ale bez rozbudowanego stylu CoT R1.

DeepSeek V3

3886°

#llm #deepseek #kodowanie #rozumowanie #pisanie #lokalny

Uruchom model

Oferty / Reklamy

OpenRouter Terminal / API

Płać za token

Rozmawiaj z tym modelem w przeglądarce lub wywołuj go z kodu za pomocą jednego klucza API.

DeepSeek | 163,840 token context | $0.26/M input, $1.03/M output. DeepSeek-V3 is the latest model from the DeepSeek team, building upon the instruction following and coding abilities of the previous versions. Pre-trained on nearly 15 trillion tokens, the reported evaluations reveal that the model outperforms other open-source models and rivals leading closed-source models. For model details, please visit the DeepSeek-V3 repoOpens in new tab for more information, or see the launch announcementOpens in new tab.

Poradniki do tego modelu

10 najtańszych alternatyw dla ChatGPT w 2026: darmowe modele lokalne, darmowe plany i abonamenty z ryczałtem

Najlepsze lokalne LLM według zastosowania (październik 2026): odpowiedni otwarty model do każdego zadania

Ile VRAM naprawdę potrzebuję do lokalnej AI?

Co to jest plik GGUF? Wyjaśnienie modeli kwantyzowanych (Q4, Q8, fp8, NF4)

Wszystkie poradniki

Notatki kapitana

Napisane przez Captain, redaktora domu

Notatki z 2026-10-13

DeepSeek V3 to model z mieszanką ekspertów o 671 miliardach parametrów od DeepSeek, z aktywacją tylko 37 miliardów parametrów na token, co czyni go znacznie tańszym w użyciu niż sugeruje całkowity rozmiar. Trenowany na 14,8 bilionach tokenów, z destylacją wzorców rozumowania z DeepSeek R1, co wyraźnie podnosi jego wydajność ponad większość konkurentów z otwartymi wagami. Przy cenie poniżej dolara za milion tokenów wyjściowych przez API jest odpowiedni dla deweloperów i badaczy, którzy chcą najwyższej jakości wyników bez wysokich kosztów.

Znany z

Silne kodowanie i wykonywanie poleceń, udoskonalone przez wiele generacji DeepSeek
Zdolność rozumowania wzmocniona destylacją z łańcucha myśli DeepSeek R1
671 miliardów parametrów łącznie, tylko 37 miliardów aktywnych na token dzięki architekturze MoE
Otwarte wagi dostępne na Hugging Face do samodzielnego hostingu
Niezwykle niska cena API jak na model tej klasy wydajności

Uważaj na

685 miliardów parametrów na Hugging Face: samodzielne hostowanie wymaga poważnego sprzętu, nie konsumenckiej karty GPU.
DeepSeek nie opublikował standardowej licencji open-source; sprawdź warunki repozytorium przed użyciem komercyjnym.
Okno kontekstowe przez API to 163 840 tokenów; karta modelu podaje 128K dla pobranych wag.

Najlepszy do

Podpowiedzi do wypróbowania

Refaktoryzacja nieczytelnej funkcji

Oto funkcja Pythona, która działa, ale jest trudna do czytania i nie obsługuje błędów. Przepisz ją dla czytelności, dodaj adnotacje typów, obsłuż oczywiste przypadki błędów i wyjaśnij każdą zmianę. def proc(d, k, v): d[k] = v return d[k] * 2 if d[k] > 10 else d[k]

Rozumowanie nad zagadką logiczną

Pięć osób ma różne zwierzęta i piją różne napoje. Alicja nie ma kota. Osoba pijąca herbatę ma psa. Bob pije kawę. Carol ma rybę. Osoba pijąca wodę jest obok osoby mającej węża. Dave pije sok. Kto ma węża i jak to ustaliłeś?

Krytyka argumentu technicznego

Kolega twierdzi: 'Zawsze powinniśmy używać bazy NoSQL dla nowych projektów, bo bazy SQL się nie skalują.' Napisz ustrukturyzowaną krytykę tego twierdzenia. Wskaż, co jest prawdą, co błędem, czego brakuje w kontekście i jakie pytania zadałbyś przed wyborem bazy danych.

Porównaj z

DeepSeek V4.1 Flash
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.04/M wejście, $0.68/M wyjście
DeepSeek V4 Flash 0731
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.01/M wejście, $1.28/M wyjście
DeepSeek V4 Flash 0423
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $0.09/M wejście, $0.18/M wyjście
DeepSeek V4 Pro 0813
Model z otwartymi wagami
Kontekst 1,048,576 tokenów · $1.32/M wejście, $3.96/M wyjście

Więcej modeli tekstowych od deepseek

Pytania, które ludzie zadają

Czy wagi DeepSeek V3 są otwarte i czy mogę uruchomić go lokalnie?: Tak, wagi są publicznie dostępne na Hugging Face w repozytorium deepseek-ai/DeepSeek-V3. Pamiętaj, że pełny model ma 685 miliardów parametrów, więc uruchomienie lokalne wymaga potężnej infrastruktury GPU.
Ile kosztuje DeepSeek V3 i jak długie ma okno kontekstowe?: Przez API kosztuje 0,32 USD za milion tokenów wejściowych i 0,89 USD za milion tokenów wyjściowych, z oknem kontekstowym 163 840 tokenów.
Czym DeepSeek V3 różni się od DeepSeek R1?: V3 to model ogólnego przeznaczenia do wykonywania poleceń; R1 to dedykowany model rozumowania DeepSeek z długim łańcuchem myśli. V3 otrzymał destylację wzorców rozumowania z R1 podczas treningu, co daje mu silniejsze rozumowanie niż wcześniejsze modele serii V, ale bez rozbudowanego stylu CoT R1.

Wyrok kapitana
Najbardziej opłacalny sposób na uzyskanie jakości tekstu bliskiej granicy dzisiejszych możliwości, pod warunkiem, że akceptujesz warunki licencji DeepSeek.

Karta modelu na Hugging Face

Kapitan pisze te notatki na podstawie opisu modelu i karty modelu. Ceny i rozmiary kontekstu pochodzą od dostawcy w momencie pisania i mogą się zmieniać.

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

Jak ten wynik się sumuje

Ten model nie ma jeszcze danych o popularności z żadnego źródła, więc ma zastępczą wartość poniżej 7,000°, która pozwala utrzymać kompletność list. Nigdy nie zajmuje wyższej pozycji niż model z danymi. Szczegóły pojawią się tutaj, gdy tylko jakieś źródło je zgłosi.

Słowniczek: używane tu terminy

Wynik heat: Jedna liczba pokazująca, jak bardzo model jest używany i pożądany teraz, od 0° do 9,999°. Każda lista na tej stronie z napisem hottest jest sortowana według tego i niczego innego.
Podstawa: 7,000° to punkt startowy dla każdego modelu z prawdziwymi danymi. Skala idzie od 0° do 9,999°; część poniżej podstawy jest zarezerwowana dla zastępczych modeli (bez danych), żeby model z danymi zawsze był wyżej. Podstawa jest taka sama dla wszystkich i nic nie decyduje; stopnie powyżej niej to właściwy pomiar.
Równoważniki pobrań: Wszystko, co wynik traktuje jak pobranie, zsumowane: same pobrania, każdy seeder torrenta jako 1,000, każde AI Horde zdjęcie i każde uruchomienie na stronie generującej jako jedno.
Skala logarytmiczna: Liczenie co dziesięć, nie co jeden: przejście z 1,000 do 10,000 pobrań dodaje tyle samo stopni, co z 10,000 do 100,000. Zapobiega to dominacji gigantów nad resztą.
Polubienia: Kciuki w górę i polubienia ze wszystkich źródeł, warte połowę pobrania na skali logarytmicznej.
Tempo adopcji: Ile pobrań dziennie model ma teraz, na podstawie różnicy między dwoma odczytami źródła. Ćwierć wagi terminu pobrania.
Zmierzony i szacowany: Zmierzony oznacza, że istnieją dwa odczyty źródła i różnica jest rzeczywista. Szacowany oznacza, że znana jest tylko dzisiejsza suma, a przeszłość jest rozłożona na czas życia modelu; strona mówi, który z nich pokazuje.
Seeder: Ktoś, kto trzyma kopię wag online, aby inni mogli je pobrać przez torrent, albo hostowany mirror robiący to samo. Każdy taki liczy się jako 1 000 pobrań.
AI Horde: Sieć wolontariuszy, która generuje obrazy za darmo na komputerach darczyńców. Liczba obrazów wygenerowanych z modelem jest publiczna i każde liczy się jako jedno pobranie.
Strony generujące: Strony, które mają własne kopie modelu i pozwalają ludziom generować z nim obrazy, takie jak PixAI, SeaArt i Yodayo. Ich pobrania liczą się jak na Civitai, a każde uruchomienie generowania to jedno pobranie.
Tokeny OpenRouter: Model tekstowy obsługiwany przez API, taki jak Claude czy GPT, nie ma wag do pobrania, więc jego użycie mierzy się tokenami: fragmentami tekstu, które przeczytał i napisał przez OpenRouter, bramkę używaną przez wiele aplikacji, w ciągu ostatnich 30 dni. Każde 10,000,000 tokenów liczy się jako jedno pobranie. Źródło: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Pełny model (checkpoint): Same wagi, plik, który generuje samodzielnie. Dostaje bonus, bo dodatki od niego zależą.
LoRA i embedding: Małe pliki dodatków, które kierują czyjeś wagi w stronę stylu, postaci lub koncepcji. Nie mogą działać samodzielnie.
Rodzina i wagi: Podstawa, na której zbudowano model, np. SD 1.5, SDXL, Flux lub Wan. Każdy model dziedziczy datę wydania wag swojej rodziny.
Wiek: Stopnie odejmowane za to, jak dawno wyszły wagi rodziny: 150° za rok, do 750°. Zachowuje stare pobrania, które miały lata na narastanie, zamrażając szczyt listy.
Wzmocnienie rodziny: Małe, ograniczone wsparcie dla LoRA z rodziny, którą ta strona teraz promuje, zawsze podane w rozbiciu.
Wynik zastępczy: Stabilna liczba poniżej minimum, przyznawana modelowi, o którym jeszcze nie ma danych źródłowych, żeby listy były kompletne. Nigdy nie jest wyżej niż model z danymi.
Nowy! (okres karencji): Model młodszy niż 7 dni pokazuje Nowy! zamiast wyniku i nie zajmuje miejsca w rankingu. Jego wynik jest liczony od pierwszego dnia, ale model jednodniowy rośnie najszybciej, więc bez oczekiwania #1 tygodnia byłby zawsze tym, który pojawił się wczoraj, a nie tym, który utrzymał się przez tydzień.
Trend: Jak wzrost modelu w danym okresie wypada na tle typowego wzrostu modelu w tym samym czasie. Szybszy niż zwykle to wzrost, wolniejszy to spadek.
Typowy model: Środek katalogu: połowa modeli z danymi rosła szybciej w tym okresie, połowa wolniej.

Podobne modele

Gemini 2.5 Pro Preview 06 05

TEXT / LLM

Modele AI do generowania obrazów, wideo i tekstu

DeepSeek V3 to model tekstowy z rodziny Text / LLM wymieniony na ModelTrends.ai, katalogu tylko do odczytu otwartych modeli AI do obrazów, wideo i tekstu. Porównaj go z innymi modelami Text / LLM i sprawdź wynik popularności, aby zobaczyć trend.

Więcej modeli Text / LLM Więcej Text / LLM Tekst / LLM llm deepseek kodowanie rozumowanie pisanie lokalny budżet

Przeglądaj według rodziny modeli