মূল content-এ যান

DeepSeek · সাধারণ · DeepSeek V3.2

DeepSeek V3.2: বৈশিষ্ট্য, GPU প্রয়োজন, hosting ও deployment

DeepSeek V3.2 is a recent General release in the DeepSeek family, certified from its immutable official source revision.

Technical deployment reference illustration for DeepSeek V3.2
Reference deployment flow; exact architecture facts are listed separately.
মোট প্যারামিটার৬৭১.০B
সক্রিয় প্যারামিটার৩৭.০B
প্রসঙ্গ-উইন্ডো১,৬৩,৮৪০ tokens
প্রকাশনার অবস্থাসাম্প্রতিক · সাম্প্রতিক
স্থাপত্যDeepseekV32ForCausalLM
মোডালিটিটেক্সট
লাইসেন্সMIT
স্থাপনার অবস্থাসনদপ্রাপ্ত কনফিগারেশনে স্থাপনযোগ্য
বাণিজ্যিক অবস্থাবাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত
প্রকাশের তারিখ2025-12-01

স্থাপত্য, শক্তির দিক ও ব্যবহার

DeepSeek V3.2 is an official self-hostable DeepSeek release in the DeepSeek General track. It uses DeepseekV32ForCausalLM, carries 671B / 37B MoE, supports a verified context window of 163,840 টোকেন, and exposes only source-certified checkpoint and runtime combinations. Its release, license and deployment facts are tied to the official repository revision rather than inferred from the family name.

DeepSeek V3.2 uses DeepseekV32ForCausalLM with 671B / 37B MoE. The stored architecture profile records 61 layers, hidden width 7168, 128 attention heads and a 163,840 টোকেন context ceiling where the official configuration publishes those fields.

Verified DeepseekV32ForCausalLM architecture
163,840 টোকেন certified context
Official FP8 checkpoint coverage
Private LLM inference
Agentic workflows
Long-context document processing

সনদপ্রাপ্ত checkpoint ও quantization

শুধু এই release-এর সঙ্গে যুক্ত নির্দিষ্ট, উৎস-সনদপ্রাপ্ত variant দেখানো হয়।

DeepSeek-V3.2

deepseek-ai/DeepSeek-V3.2

সরকারি · FP8 · safetensors

Runtime সনদপ্রাপ্ত: Transformers

Precision / quantizationফরম্যাটবিটপ্রকাশকের বিশ্বাসযোগ্যতাস্থাপনার অবস্থা
FP8safetensors8সরকারিRuntime সনদপ্রাপ্ত

প্রস্তাবিত হার্ডওয়্যার

Use only the listed transformers runtime configuration with the exact checkpoint precision. The recommendation engine checks weight memory, KV cache, runtime overhead, safety অতিরিক্ত সক্ষমতার অবকাশ, GPU architecture and topology before ranking rentable and reference hardware.

Weight-এর আনুমানিক memory643.66 GB
KV cache6.67 GB
চালনার অতিরিক্ত সম্পদব্যয়173.7 GB
নিরাপত্তা মার্জিনসহ মোট1021.81 GB
কারিগরিভাবে সামঞ্জস্যপূর্ণ reference sizing

এই নির্দিষ্ট checkpoint-এর জন্য runtime, স্থাপত্য, topology ও memory—সব শর্ত পূরণ করে এমন FusionPointAI মজুত হার্ডওয়্যার নেই। বিশ্বব্যাপী সামঞ্জস্যপূর্ণ হার্ডওয়্যার দেখতে estimator ব্যবহার করুন।

লাইসেন্স ও নিজস্ব অবকাঠামোয় চালানোর বিবেচনা

The full 671B resident weight set must fit across the selected GPUs. Context and concurrency add KV-cache memory; MoE active parameters do not replace resident-weight memory.

DeepSeek V3.2 is published under MIT. The release-scoped official license link and verification date are retained with the catalogue record.

বাণিজ্যিক ব্যবহার অনুমোদিত. সরকারি লাইসেন্সে বাণিজ্যিক ব্যবহারের অনুমতি আছে; লাইসেন্সের শর্তগুলো তবুও প্রযোজ্য।

বিকল্প ও একই প্রজন্মের variant

DeepSeek V3.2 Speciale, DeepSeek V4 Pro 0813, DeepSeek V4 Flash 0731

Release-এর সময়রেখা

deepseek/deepseek/deepseek-v3-2-standard

উৎসের বিবরণ

সরকারি উৎস

উৎস revision: 0d60c440c323cfb1fd82507fa6d120a30f4c1e7c74d17d2f414d713af6c27139

সাধারণ জিজ্ঞাসা

How much VRAM does DeepSeek V3.2 require?

The exact estimate depends on checkpoint precision, context and concurrency; the page recommendation uses the certified memory engine and compatible runtime configurations.

Which runtime সহায়তা DeepSeek V3.2?

Certified upstream runtime evidence is available for transformers.

Can DeepSeek V3.2 be used commercially?

The stored commercial classification is Commercial Use Allowed. Consult the official MIT terms for the final obligations.

সরকারি তথ্যসূত্র

সর্বশেষ যাচাই: 2026-08-26