DeepSeek V3.2 (685B) auf B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s
DeepSeek V3.2 (685B) (685.36B gesamt, 37B aktiv, Multi-head Latent Attention (MLA) MoE) benötigt 377.56 GiB für 4-Bit-Gewichte (Q4_K_M), 378.79 GiB gesamt bei 8K Kontext und 380.75 GiB bei 32K auf B300 288GB Blackwell Ultra (~9.6 tok/s).
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Gemessene GGUF-Dateigröße
HF config.json ↗
Benötigter GPU-Speicher
378.79 GiB
406.72 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
273.6 GiB
288 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-105.19 GiB
132% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~9.6 tok/s
37B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~23716 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~173 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$102.31
Multi-head Latent Attention (MLA) MoE · MIT
Empfohlene Hardware für diese Konfiguration
Beste Einzel-GPU
Multi-GPU erforderlich
—
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
4x H200 141GB SXM
564GB · ~$128,000
Apple Unified Memory
Mac Studio M3 Ultra 512GB
~$9,500
Cloud ab
Vast.ai · $3.54 / Std.
8x A100 80GB SXM
Produktionsreife Startbefehle
llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/DeepSeek-V3.2-GGUF:Q4_K_M \ --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V3.2 \ --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~173ms · ~9.6 tok/s)
[DeepSeek V3.2 (685B) · 378.79 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...
Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO
Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.
Kauf-Amortisation
~31.3 Monate
Geschätzte Stromkosten: $25.54 / Monat
| Anbieter | Empfohlene Instanz | Gesamt-VRAM | Stundensatz | Monatlich (bei Auswahl) | Abrechnungsmodell | Starten |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RunPod | 2x B300 288GB Blackwell Ultra (Community Cloud) | 576 GB | $13.88 / Std. | $1687.81 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
| Vast.ai | 8x A100 80GB SXM (Verifizierter Host · SXM4) | 640 GB | $3.54 / Std. | $429.98 / Monat | Spot / On-Demand | GPU starten ↗ |
| Vultr ($300 Free Credit*) | 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) | 640 GB | $19.18 / Std. | $2331.80 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| Vultr Cloud GPU | 8x A100 80GB SXM (Dedizierte Instanz) | 640 GB | $19.18 / Std. | $2331.80 / Monat | Stündlich | GPU starten ↗ |
| DigitalOcean | 8x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) | 1536 GB | $20.72 / Std. | $2519.55 / Monat | Sekundengenau | GPU starten ↗ |
Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.
Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — DeepSeek V3.2 (685B)
QLoRA (4b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
383.91 GiB
Modellgewichte: 377.56 GiB · Gradienten + Optimizer: 5.18 GiB · Act: 1.17 GiB
Empfohlene GPU: 4x H200 141GB SXM (564GB)
LoRA (16b)
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
1259.8 GiB
Modellgewichte: 1250.09 GiB · Gradienten + Optimizer: 8.14 GiB · Act: 1.57 GiB
Empfohlene GPU: 8x B200 180GB (1440GB)
Voll-FT
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
5128.14 GiB
Modellgewichte: 1250.09 GiB · Gradienten + Optimizer: 3875.28 GiB · Act: 2.77 GiB
Empfohlene GPU: Multi-GPU erforderlich
Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden
Schnelles Hardware-Fazit
Eine einzelne B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) reicht für DeepSeek V3.2 (685B) in 4-Bit (378.79 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.
KV-Cache- & Engine-Tuning
DeepSeek V3.2 (685B) nutzt Multi-head Latent Attention (MLA) MoE (685.36B gesamt, 37B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.66 GiB auf 2.62 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 1.31 GiB (gesamt 379.44 GiB).
VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)
Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — DeepSeek V3.2 (685B) @ 8K
| Quantisierungsformat | Gewichte (GiB) | KV-Cache | Gesamt-VRAM (GiB) | Decode-Tempo | Kompatibilität (B300 288GB Blackwell Ultra) | Empfohlene GPU | Datenquelle |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8) | 1250.09 GiB | 0.66 GiB | 1251.32 GiB (1343.59 GB) | ~1 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Offizielle Checkpoint-Größe |
| FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) | 664.3 GiB | 0.66 GiB | 665.53 GiB (714.61 GB) | ~2.5 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) | 513.45 GiB | 0.66 GiB | 514.68 GiB (552.63 GB) | ~4 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) | 443.46 GiB | 0.66 GiB | 444.69 GiB (477.48 GB) | ~5.8 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (Q4_K_M) | 377.56 GiB | 0.66 GiB | 378.79 GiB (406.72 GB) | ~9.6 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) | 333.74 GiB | 0.66 GiB | 334.97 GiB (359.67 GB) | ~17.6 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) | 298.24 GiB | 0.66 GiB | 299.47 GiB (321.55 GB) | ~53.5 tok/s | Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher | Multi-GPU erforderlich | Gemessene GGUF-Dateigröße |
| GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) | 229.67 GiB | 0.66 GiB | 230.9 GiB (247.93 GB) | ~183.6 tok/s | Passt mit sicherer Reserve | Instinct MI325X 256GB (256GB) | Gemessene GGUF-Dateigröße |
Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)
Kann die B300 288GB Blackwell Ultra (288GB) DeepSeek V3.2 (685B) ausführen?
In 4-Bit (Q4_K_M) bei 8K Kontext benötigt DeepSeek V3.2 (685B) insgesamt 378.79 GiB VRAM (377.56 GiB Gewichte + 0.66 GiB KV-Cache + 0.57 GiB Puffer) bei 273.6 GiB nutzbarem Speicher auf der B300 288GB Blackwell Ultra (~9.6 tok/s Decode).
Wie viel VRAM benötigt DeepSeek V3.2 (685B) bei 32K Kontextlänge?
Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 2.62 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 380.75 GiB (408.83 GB dezimal) steigt.
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