DeepSeek · 685B · MoE 37B actifs
DeepSeek V3.2
- Total paramètres685B
- Paramètres actifs (MoE)37B
- Contexte max128k tokens
- FamilleDeepSeek
- TypeMoE
face-à-face · LLM local
DeepSeek V3.2 vs Llama 3.1 8B
Comparatif chiffré : VRAM requise par quantization, GPUs compatibles pour faire tourner chacun en local, et verdict construit depuis les specs réelles. Pas de bench truqué, juste les chiffres.
685B
params DeepSeek V3.2
8B
params Llama 3.1 8B
DeepSeek
famille A
Llama
famille B
▲ Specs côte à côte
Les chiffres bruts.
Llama · 8B
Llama 3.1 8B
- Total paramètres8B
- Contexte max128k tokens
- FamilleLlama
- TypeDense
▲ VRAM par quantization
Combien de VRAM il te faut.
Estimation incluant l'overhead (KV cache + activations) ×1.12. Pour un MoE, on prend les paramètres totaux car le modèle complet doit être chargé en mémoire (les experts inactifs aussi).
| Quant | DeepSeek V3.2 | Llama 3.1 8B | Écart |
|---|---|---|---|
| Q3 | 27.2 GB | 3.9 GB | 23.3 GB |
| Q4 | 35 GB | 5 GB | 30.0 GB |
| Q5 | 42.7 GB | 6.2 GB | 36.5 GB |
| Q6 | 50.5 GB | 7.3 GB | 43.2 GB |
| Q8 | 62.2 GB | 9 GB | 53.2 GB |
| FP16 | 124.3 GB | 17.9 GB | 106.4 GB |
▲ GPU minimum pour chacun en Q4
Quel GPU suffit pour quoi.
Pour DeepSeek V3.2 en Q4
MacBook Pro 14 M3 Pro (36GB)
36 GB de VRAM — suffisant pour les 35.0 GB requis en Q4.
→ Fiche MacBook Pro 14 M3 Pro (36GB)Pour Llama 3.1 8B en Q4
GTX 1060 6GB
6 GB de VRAM — suffisant pour les 5.0 GB requis en Q4.
→ Fiche GTX 1060 6GB▲ Verdict
Ce que les chiffres disent.
DeepSeek V3.2 est 85.6× plus gros que Llama 3.1 8B — plus de connaissances, mais 35 GB de VRAM contre 5 GB. DeepSeek V3.2 est un MoE (37B actifs par token) — débit plus élevé sur serveur dédié, mais charge VRAM complète à charger.
Choisir DeepSeek V3.2
Tu privilégies la qualité de raisonnement, tu as une grosse VRAM (48 GB+), tu acceptes un débit plus faible.
→ Fiche DeepSeek V3.2Choisir Llama 3.1 8B
Tu manques de VRAM, tu veux du débit token/s, ou tu déploies sur edge (laptop, mini-PC).
→ Fiche Llama 3.1 8BTester avec ton GPU ?
Le calculateur croise ces 2 modèles avec 200+ GPUs et te donne tok/s estimés, €/Mtok et break-even cloud.