DeepSeek-V3.2量化版本详解：从690GB到16GB，各种硬件都能跑的大模型部署方案！

简介文章介绍了开源大模型DeepSeek-V3.2的多种量化版本解决原始模型690GB过大难以部署的问题。推荐了三种量化方案AWQ 4bit版本(362GB)适合NVIDIA显卡Qwen3-8B蒸馏版本(约16GB)可在双4090上流畅运行MLX 4bit版本(378GB)专为苹果M系列设计。提供了各版本的下载链接、国内镜像及详细启动脚本帮助不同硬件条件的用户实现本地部署。DeepSeek-V3.2 虽好无奈太庞大了完整模型文件 690 GBhttps://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V3.2DeepSeek-V3.2 原版 国内镜像 https://modelscope.cn/models/unsloth/DeepSeek-V3.2https://modelscope.cn/models/deepseek-ai/DeepSeek-V3.2-Speciale时隔多天各种量化版本的 DeepSeek-V3.2 陆续来了有点奇怪这次 [[2025-04-01-大模型量化界翘楚unsloth]] 有点迟到unsloth 出手我估计 1bit 版模型能干到 100GB先推荐几个靠谱的 DeepSeek-V3.2 吧1, DeepSeek-V3.2-AWQ优点是 Safetensors 格式vLLM 可以直接启动模型AWQ 4bit 量化模型文件 362GBhttps://huggingface.co/QuantTrio/DeepSeek-V3.2-AWQ国内镜像https://modelscope.cn/models/QuantTrio/DeepSeek-V3.2-AWQ/files 当然也有 Speciale 的镜像https://modelscope.cn/models/QuantTrio/DeepSeek-V3.2-Speciale-AWQ安装及启动脚本export VLLM_USE_DEEP_GEMM0 # ATM, this line is a must for Hopper devicesexport TORCH_ALLOW_TF32_CUBLAS_OVERRIDE1export VLLM_USE_FLASHINFER_MOE_FP161export VLLM_USE_FLASHINFER_SAMPLER0export OMP_NUM_THREADS4llm serve \ __YOUR_PATH__/QuantTrio/DeepSeek-V3.2-Speciale-AWQ \ --served-model-name MY_MODEL_NAME \ --enable-auto-tool-choice \ --tool-call-parser deepseek_v31 \ --reasoning-parser deepseek_v3 \ --swap-space 16 \ --max-num-seqs 32 \ --max-model-len $CONTEXT_LENGTH \ --gpu-memory-utilization 0.9 \ --tensor-parallel-size 8 \ --enable-expert-parallel \ # optional --speculative-config {model: __YOUR_PATH__/QuantTrio/DeepSeek-V3.2-Speciale-AWQ, num_speculative_tokens: 1} \ # optional, 50%- throughput increase is observed --trust-remote-code \ --host 0.0.0.0 \ --port 80002, Qwen3-8B-DeepSeek-v3.2-Speciale-Distill这是一个奇妙的组合用 Qwen3-8B 蒸馏的 DeepSeek-v3.2-Specialehttps://huggingface.co/TeichAI/Qwen3-8B-DeepSeek-v3.2-Speciale-Distill/tree/main3, mlx-community/DeepSeek-V3.2-4bit土豪专享苹果 M 系列用户可以试试4bit 量化模型文件 378GB非土豪直接绕行如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】