Bukás ba ang DeepSeek V3 weights at maaari ko bang patakbuhin ito nang lokal?

Oo, bukás ang weights sa Hugging Face sa ilalim ng deepseek-ai/DeepSeek-V3 repository. Tandaan na ang buong modelo ay 685B parameters, kaya nangangailangan ng malakas na GPU infrastructure para patakbuhin nang lokal.

Magkano ang presyo at gaano kahaba ang context window?

Sa API, ang presyo ay $0.32 bawat milyong input tokens at $0.89 bawat milyong output tokens, na may 163,840-token na context window.

Paano naiiba ang DeepSeek V3 sa DeepSeek R1?

Ang V3 ay isang general-purpose instruction-following na modelo; ang R1 ay dedikadong reasoning model ng DeepSeek na gumagamit ng mahahabang chain-of-thought. Na-distill ang ilang reasoning patterns ng R1 sa V3 sa post-training, kaya mas malakas ang reasoning nito kaysa sa mga naunang V-series models nang hindi kasing verbose ng CoT output style ng R1.

DeepSeek V3

3886°

#llm #deepseek #pag-coding #pangangatwiran #pagsusulat #lokal

Patakbuhin ang modelong ito

Alok / Ads

OpenRouter Terminal / API

Bayad kada token

Makipag-chat sa modelong ito sa browser o tawagan ito mula sa iyong code gamit ang isang API key.

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.

Mga gabay para sa model na ito

Ang 10 pinakamurang alternatibo sa ChatGPT sa 2026: libreng lokal na mga modelo, libreng tier at flat-rate na mga plano

Pinakamahusay na lokal na LLM ayon sa gamit (Oktubre 2026): ang tamang open model para sa bawat trabaho

Gaano ba talaga kalaki ang VRAM na kailangan ko para sa local AI?

Ano ang GGUF file? Ipinaliwanag ang mga quantized na modelo (Q4, Q8, fp8, NF4)

Lahat ng gabay

Mga tala ng Kapitan

Isinulat ni Captain, ang editor ng bahay

Mga tala mula sa 2026-10-13

Ang DeepSeek V3 ay isang 671B Mixture-of-Experts na modelo mula sa DeepSeek, na may 37B parameters lang ang aktibo kada token, kaya mas mura itong patakbuhin kaysa sa kabuuang laki nito. Sinanay ito sa 14.8 trilyong tokens at na-distill ang mga pattern ng reasoning mula sa DeepSeek R1, na nagpaangat ng performance nito nang husto kumpara sa karamihan ng open-weight na kakumpitensya. Sa halagang mas mababa sa isang dolyar bawat milyong output tokens sa API, ito ay angkop para sa mga developer at mananaliksik na nais ng frontier-class na output nang hindi kailangang magbayad ng frontier-class na presyo.

Kilalang-kilala sa

Malakas sa coding at instruction-following, pinino sa maraming henerasyon ng DeepSeek
Pinahusay ang reasoning ability sa pamamagitan ng distillation mula sa chain-of-thought ng DeepSeek R1
671B kabuuang parameters, 37B lang ang aktibo kada token gamit ang MoE architecture
Bukás ang weights sa Hugging Face para sa self-hosting
Hindi pangkaraniwang mababang presyo sa API para sa modelong nasa ganitong performance tier

Mag-ingat sa

685B weights sa Hugging Face: nangangailangan ng seryosong hardware para sa self-hosting, hindi pang-consumer GPU setup.
Hindi naglabas ang DeepSeek ng standard open-source license; suriin ang mga termino sa repo bago gamitin nang komersyal.
Ang context window sa API ay 163,840 tokens; nakalista sa model card ang 128K para sa na-download na weights.

Pinakamainam para sa

Mga prompt na subukan

I-refactor ang magulong function

Narito ang isang Python function na gumagana pero mahirap basahin at walang error handling. I-refactor ito para sa kalinawan, magdagdag ng type hints, hawakan ang mga halatang failure cases, at ipaliwanag ang bawat pagbabagong ginawa mo. def proc(d, k, v): d[k] = v return d[k] * 2 if d[k] > 10 else d[k]

Mag-reason sa isang logic puzzle

Limang tao ang may iba't ibang alagang hayop at iba-ibang inuming iniinom. Hindi alaga ni Alice ang pusa. Ang taong umiinom ng tsaa ay may aso. Si Bob ay umiinom ng kape. Si Carol ang may isda. Ang taong umiinom ng tubig ay katabi ng may ahas. Si Dave ay umiinom ng juice. Sino ang may ahas, at paano mo ito nalaman?

I-critique ang isang teknikal na argumento

Isang kasamahan ang nagsabi: 'Dapat palaging gumamit ng NoSQL database para sa mga bagong proyekto dahil hindi nag-scale ang SQL databases.' Sumulat ng structured critique sa pahayag na ito. Tukuyin kung ano ang tama, mali, kulang sa konteksto, at anong mga tanong ang itatanong mo bago pumili ng database.

Ihambing sa

DeepSeek V4.1 Flash
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.04/M input, $0.68/M output
DeepSeek V4 Flash 0731
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.01/M input, $1.28/M output
DeepSeek V4 Flash 0423
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $0.09/M input, $0.18/M output
DeepSeek V4 Pro 0813
Modelong bukas ang timbang
1,048,576 token na konteksto · $1.32/M input, $3.96/M output

Higit pang mga text model mula sa deepseek

Mga tanong na madalas itanong

Bukás ba ang DeepSeek V3 weights at maaari ko bang patakbuhin ito nang lokal?: Oo, bukás ang weights sa Hugging Face sa ilalim ng deepseek-ai/DeepSeek-V3 repository. Tandaan na ang buong modelo ay 685B parameters, kaya nangangailangan ng malakas na GPU infrastructure para patakbuhin nang lokal.
Magkano ang presyo at gaano kahaba ang context window?: Sa API, ang presyo ay $0.32 bawat milyong input tokens at $0.89 bawat milyong output tokens, na may 163,840-token na context window.
Paano naiiba ang DeepSeek V3 sa DeepSeek R1?: Ang V3 ay isang general-purpose instruction-following na modelo; ang R1 ay dedikadong reasoning model ng DeepSeek na gumagamit ng mahahabang chain-of-thought. Na-distill ang ilang reasoning patterns ng R1 sa V3 sa post-training, kaya mas malakas ang reasoning nito kaysa sa mga naunang V-series models nang hindi kasing verbose ng CoT output style ng R1.

Hatol ng Kapitan
Ang pinaka-cost-effective na paraan para makakuha ng halos frontier na kalidad ng teksto ngayon, kung kaya mong tanggapin ang mga termino ng lisensya ng DeepSeek.

Model card sa Hugging Face

Isinusulat ng Kapitan ang mga tala na ito mula sa sariling paglalarawan at model card ng modelo. Ang mga presyo at laki ng konteksto ay mula sa provider sa oras ng pagsulat at maaaring magbago.

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

Paano nagkakalkula ang score na ito

Walang datos ng kasikatan mula sa kahit anong pinanggalingan ang modelong ito, kaya may stand-in na numero ito sa ibaba ng 7,000° para kumpleto ang mga listahan. Hindi ito kailanman mauuna sa isang modelong may datos. Lalabas dito ang breakdown kapag may nag-ulat na pinanggalingan.

Talahulugan: ang mga terminong ginagamit dito

Heat score: Isang numero kung gaano kadalas gamitin at gusto ang isang modelo ngayon, mula 0° hanggang 9,999°. Bawat listahan sa site na ito na nagsasabing pinakamainit ay nakaayos base dito at wala nang iba pa.
Floor: Ang 7,000° na panimulang puntos ng bawat modelong may totoong datos. Ang sukatan ay mula 0° hanggang 9,999°; ang bahagi sa ilalim ng floor ay para sa mga stand-in (mga modelong walang datos), para laging mas mataas ang ranggo ng may datos kaysa wala. Pareho ang floor para sa lahat at hindi ito nagpapasya; ang mga degree sa itaas nito ang totoong sukat.
Katumbas ng download: Lahat ng tinatrato ng score bilang download, pinagsama-sama: mga download mismo, bawat torrent seeder bilang 1,000, bawat AI Horde na larawan at bawat takbo sa isang generation site bilang isa.
Log scale: Bilang ng sampu, hindi isa-isa: ang pagtaas mula 1,000 hanggang 10,000 downloads ay nagdadagdag ng parehong degree tulad ng mula 10,000 hanggang 100,000. Pinipigilan nito ang mga higante na mauna sa lahat.
Likes: Thumbs up at likes mula sa lahat ng pinanggalingan, na katumbas ng kalahati ng download sa log scale.
Bilis ng pagtanggap: Ilang downloads kada araw ang nakukuha ng modelo ngayon, mula sa pagkakaiba ng dalawang readings ng isang pinanggalingan. Isang-kapat ng bigat ng term na download.
Nasukat at tinantya: Ang nasukat ay ibig sabihin may dalawang pagbabasa mula sa isang pinagmulan at tunay ang pagkakaiba. Ang tinantya naman ay alam lang ang kabuuan ngayon at hinahati ang nakaraan sa buong buhay ng modelo; sinasabi ng site kung alin ang ipinapakita.
Seeder: Isang tao na nag-iimbak ng kopya ng weights online para ma-download ng iba gamit ang torrent, o isang naka-host na mirror na gumagawa rin nito. Bawat isa ay katumbas ng 1,000 downloads.
AI Horde: Isang volunteer network na gumagawa ng mga larawan nang libre gamit ang mga donadong computer. Pampubliko kung ilang larawan ang nagawa gamit ang isang modelo, at bawat isa ay katumbas ng isang download.
Mga generation site: Mga site na may sariling kopya ng modelo at pinapayagan ang mga tao na gumawa gamit ito, tulad ng PixAI, SeaArt at Yodayo. Ang kanilang mga downloads ay binibilang tulad ng sa Civitai at bawat generation run ay isang download.
OpenRouter tokens: Ang isang text model na pinagsisilbihan sa pamamagitan ng API, tulad ng Claude o GPT, ay walang weights na ida-download, kaya ang paggamit nito ay sinusukat sa tokens: mga piraso ng teksto na binasa at isinulat nito sa pamamagitan ng OpenRouter, isang gateway na ginagamit ng maraming apps, sa nakaraang 30 araw. Bawat 10,000,000 tokens ay katumbas ng isang download. Pinagmulan: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Buong modelo (checkpoint): Ang weights mismo, ang file na kayang mag-generate mag-isa. May bonus ito dahil nakadepende dito ang mga add-on.
LoRA at embedding: Maliit na add-on files na nagtutulak sa weights ng iba papunta sa isang estilo, karakter o konsepto. Hindi sila kayang tumakbo mag-isa.
Pamilya at weights: Ang base na pinagbuo ng modelo, tulad ng SD 1.5, SDXL, Flux o Wan. Lahat ng modelo ay namamana ang petsa ng release ng weights ng pamilya nito.
Edad: Mga degree na ibinabawas base sa gaano katagal nang lumabas ang weights ng pamilya: 150° kada taon, hanggang 750°. Pinananatili nito ang mga lumang downloads na may taon para mag-ipon mula sa pag-freeze sa taas ng listahan.
Pampasigla ng pamilya: Isang maliit at limitadong tulak para sa mga LoRA ng pamilyang itinataguyod ng site ngayon, palaging nakalista sa breakdown.
Stand-in score: Isang matatag na numero sa ibaba ng floor na ibinibigay sa modelong wala pang ulat mula sa pinagmulan, para kumpleto ang listahan. Hindi ito nangunguna sa modelong may datos.
Bago! (panahon ng grace): Ang isang model na mas mababa sa 7 araw ang tanda ay nagpapakita ng Bago! sa halip na score at walang puwesto sa mga ranggo. Ang score nito ay kinakalkula mula unang araw, pero ang modelong isang araw pa lang ang tanda ay lumalago nang mas mabilis kaysa sa iba, kaya kung walang paghihintay, ang #1 ng linggo ay palaging yung lumabas kahapon kaysa sa tumagal nang isang linggo.
Uso: Paano ang paglago ng modelo sa isang panahon kumpara sa karaniwang paglago ng modelo sa parehong panahon. Mas mabilis kaysa karaniwan ay pagtaas, mas mabagal ay pagbaba.
Karaniwang modelo: Gitna ng katalogo: kalahati ng mga modelo na may numero ay mas mabilis ang paglago sa panahon, kalahati ay mas mabagal.

Mga katulad na model

Mga AI model para sa paggawa ng larawan, video at teksto

Ang DeepSeek V3 ay isang text model para sa pamilyang Text / LLM na nakalista sa ModelTrends.ai, isang read-only na catalog ng mga open source AI model para sa larawan, video at teksto. Ikumpara ito sa ibang Text / LLM model at tingnan ang heat score nito para makita kung gaano ito kasikat.

Higit pang Text / LLM model Higit pang Text / LLM Teksto / LLM llm deepseek pag-coding pangangatwiran pagsusulat lokal badyet

Mag-browse ayon sa pamilya ng model