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ModelSage
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DeepSeek V3.2

DeepSeek · DeepSeek V3.2 (Reasoning)

轻量模型,代码能力强

Input
¥2.0
/M Tokens
Output
¥3.0
/M Tokens
Context
128K
Tokens
Capabilities
对话代码
Best For
简单问答
查看官方定价页面
M
在 ModelSage 接入此模型
Quick Cost Estimate
¥19.0/月
10,000 次调用 · 输入 500 tokens · 输出 300 tokens
自建可行性
vLLM 官方 · 2026-10-14

DeepSeek V3.2 私有化部署,NVFP4 量化下需显存约 403GB, 至少 3 张 H200,聚合吞吐约 14,033 tok/s。

NVFP4403GB
3×H200 / 6×H100 SXM
REDHAT-NVFP4430GB
4×H200 / 6×H100 SXM
FP8805GB
6×H200 / 2×DGX Station (GB300)
vLLM 官方验证过的硬件
H100 SXMH200

同样的量走 API:日均 2 亿 token 约 ¥13,500/月。自建是否更便宜取决于卡价与实际利用率。

按实际卡价测算回本周期

显存需求与硬件兼容性取自 vLLM 官方 recipes;卡数按「装得下」估算, 未计入张量并行度、互联拓扑与跨节点开销,实际只多不少。吞吐为公式估算值,非实测。

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LAST UPDATED: 2026-10-12