Sunt greutățile DeepSeek V3 deschise și pot rula local?

Da, greutățile sunt public disponibile pe Hugging Face în repo-ul deepseek-ai/DeepSeek-V3. Atenție, modelul complet are 685 miliarde de parametri, deci rularea locală necesită infrastructură GPU serioasă.

Cât costă DeepSeek V3 și cât de lungă este fereastra de context?

Prin API costă 0,32 USD per milion de tokeni de intrare și 0,89 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 163.840 tokeni.

Cum diferă DeepSeek V3 de DeepSeek R1?

V3 este un model generalist pentru urmărirea instrucțiunilor; R1 este modelul DeepSeek dedicat raționamentului cu lanțuri lungi de gândire. V3 a preluat unele tipare de raționament din R1 în post-antrenament, oferindu-i o capacitate mai puternică de raționament decât modelele V anterioare, fără stilul verbose CoT al lui R1.

DeepSeek V3

3886°

#llm #deepseek #programare #raționament #scris #local

Rulează modelul

Oferte / Reclame

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie 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.

Ghiduri pentru acest model

Cele 10 alternative ChatGPT cele mai ieftine în 2026: modele locale gratuite, planuri gratuite și abonamente fixe

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

DeepSeek V3 este un model Mixture-of-Experts cu 671 miliarde de parametri de la DeepSeek, cu doar 37 miliarde de parametri activi per token, ceea ce îl face mult mai ieftin de rulat decât sugerează dimensiunea totală. A fost antrenat pe 14,8 trilioane de tokeni și a avut tipare de raționament distilate din DeepSeek R1, ridicând performanța peste majoritatea competitorilor cu greutăți deschise. La sub un dolar per milion de tokeni de ieșire prin API, este potrivit pentru dezvoltatori și cercetători care vor calitate de frontieră fără facturi de frontieră.

Cunoscut pentru

Codare puternică și urmărire a instrucțiunilor, rafinată prin mai multe generații DeepSeek
Capacitate de raționament îmbunătățită prin distilarea lanțului de gândire din DeepSeek R1
671 miliarde parametri total, doar 37 miliarde activi per token prin arhitectura MoE
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face pentru găzduire proprie
Preț API neobișnuit de mic pentru un model din această clasă de performanță

Atenție la

685 miliarde de parametri pe Hugging Face: găzduirea proprie necesită hardware serios, nu un setup GPU de consum.
DeepSeek nu a publicat o licență open-source standard; verifică termenii repo-ului înainte de utilizarea comercială.
Fereastra de context prin API este de 163.840 tokeni; cardul modelului listează 128K pentru greutățile descărcate.

Cel mai bun pentru

Sugestii de încercat

Refactorizează o funcție dezordonată

Aici este o funcție Python care funcționează, dar este greu de citit și nu are tratare a erorilor. Refactorizeaz-o pentru claritate, adaugă tipuri, gestionează cazurile evidente de eșec și explică fiecare schimbare făcută. def proc(d, k, v): d[k] = v return d[k] * 2 if d[k] > 10 else d[k]

Raționament printr-un puzzle logic

Cinci persoane dețin fiecare o altă animal de companie și beau o băutură diferită. Alice nu deține pisica. Persoana care bea ceai deține câinele. Bob bea cafea. Carol deține peștele. Persoana care bea apă este lângă cea care deține șarpele. Dave bea suc. Cine deține șarpele și cum ai ajuns la concluzie?

Critică unui argument tehnic

Un coleg susține: 'Ar trebui să folosim întotdeauna o bază de date NoSQL pentru proiecte noi pentru că bazele SQL nu scalează.' Scrie o critică structurată a acestei afirmații. Identifică ce este corect, ce este greșit, ce context lipsește și ce întrebări ai pune înainte de a alege o bază de date.

Compară cu

DeepSeek V4.1 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.04/M intrare, $0.68/M ieșire
DeepSeek V4 Flash 0731
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.01/M intrare, $1.28/M ieșire
DeepSeek V4 Flash 0423
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.09/M intrare, $0.18/M ieșire
DeepSeek V4 Pro 0813
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $1.32/M intrare, $3.96/M ieșire

Mai multe modele text de la deepseek

Întrebări frecvente

Sunt greutățile DeepSeek V3 deschise și pot rula local?: Da, greutățile sunt public disponibile pe Hugging Face în repo-ul deepseek-ai/DeepSeek-V3. Atenție, modelul complet are 685 miliarde de parametri, deci rularea locală necesită infrastructură GPU serioasă.
Cât costă DeepSeek V3 și cât de lungă este fereastra de context?: Prin API costă 0,32 USD per milion de tokeni de intrare și 0,89 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de 163.840 tokeni.
Cum diferă DeepSeek V3 de DeepSeek R1?: V3 este un model generalist pentru urmărirea instrucțiunilor; R1 este modelul DeepSeek dedicat raționamentului cu lanțuri lungi de gândire. V3 a preluat unele tipare de raționament din R1 în post-antrenament, oferindu-i o capacitate mai puternică de raționament decât modelele V anterioare, fără stilul verbose CoT al lui R1.

Verdictul căpitanului
Cea mai rentabilă cale de a obține astăzi calitate aproape de frontieră în text, presupunând că accepți termenii de licență DeepSeek.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

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

Cum se adună acest scor

Acest model nu are încă date de popularitate de la nicio sursă, așa că are un număr provizoriu sub 7,000° care menține listele complete. Nu va fi niciodată clasat mai sus decât un model cu date. Descompunerea apare aici imediat ce o sursă o raportează.

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Modele similare

Gemma 3 12B

TEXT / LLM

DeepSeek V4 Flash 0731

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

DeepSeek V3 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM și verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular.

Mai multe modele Text / LLM llm deepseek programare raționament scris local buget

Răsfoiește după familia de modele