DeepSeek V3.2 (685B) auf MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB) — 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 MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (~2.9 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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Open-Weight-Modell685.36B / 37B

Gewichte & QuantisierungQ4_K_M · 377.56 GiB

Kontextfenster8,192 (8K)

Ziel-Hardware

64 GB · 1800 GB/s

GPU-Anzahl (Tensor Parallel)

Parallele Sequenzen (Batch Size)

KV-Cache-Präzision

Inferenz-Engine

System-RAM-Offload (CPU)0%

Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher

Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗

Speicheraufteilung im Detail (GiB) 378.79 GiB (406.72 GB) / 64 GiB (592%)

Modellgewichte: 377.56 GiB KV-Cache & Zustand: 0.66 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.57 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB

Benötigter GPU-Speicher

378.79 GiB

406.72 GB (dezimal)

Nutzbarer Hardware-Speicher

60.8 GiB

64 GB (physisch)

Sicherheitsreserve

-317.99 GiB

592% Auslastung

Geschätzter Decode-Durchsatz

~2.9 tok/s

37B aktive Parameter

Geschätzter Prefill-Durchsatz

~1799 tok/s

4K-Prompt TTFT: ~2277 ms

Kosten / 1 Mio. Tokens

$338.70

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 ~2277ms · ~2.9 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.

Geprüft am: 2026-11-04

Aktive Nutzung (Stunden / Tag)4 Std. / Tag

Lokales Hardware-Budget ($)

Stromtarif ($/kWh)

Kauf-Amortisation

~6.3 Monate

Geschätzte Stromkosten: $8.51 / 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 MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB) 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)

Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — DeepSeek V3.2 (685B) @ 8K

Quantisierungsformat	Gewichte (GiB)	KV-Cache	Gesamt-VRAM (GiB)	Decode-Tempo	Kompatibilität (MetaX C500 64GB (沐曦曦云))	Empfohlene GPU	Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP8)	1250.09 GiB	0.66 GiB	1251.32 GiB (1343.59 GB)	~0.8 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)	~1.6 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)	~2.1 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)	~2.4 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)	~2.9 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)	~3.3 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)	~3.8 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)	~5.3 tok/s	Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher	Instinct MI325X 256GB (256GB)	Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (64GB) 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 60.8 GiB nutzbarem Speicher auf der MetaX C500 64GB (沐曦曦云) (~2.9 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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