/ Модель

Характеристики

Контекст
163 840 токенов
Параметры
37,6 млрд
Лицензия
MIT
Архитектура
deepseek_v3 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V3.1-Terminus
Библиотека
transformers
Опубликована
28 окт 2025

DeepSeek-V3.1-Terminus-W4AFP8

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

Квантованная смешанно-точная версия DeepSeek-V3.1-Terminus для генерации текста, диалога и вызова инструментов с контекстом до 163 840 токенов.

561скачиваний за 30 дней15лайковвеса обновлены4 ноя 2025

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

DeepSeek-V3.1-Terminus-W4AFP8 — смешанно-точная квантованная версия DeepSeek-V3.1-Terminus. Репозиторий модели связан с deepseek-ai/DeepSeek-V3.1-Terminus; по метаданным это производная модели с архитектурой DeepSeek V3 и классом DeepseekV3ForCausalLM. Модель содержит 37,6 млрд параметров и рассчитана на генерацию текста, включая диалог и вызов инструментов через соответствующий интерфейс. Контекст составляет до 163 840 токенов.

Веса плотных слоёв сохраняют формат FP8 исходной модели, а веса MoE-слоёв представлены в INT4 с активациями FP8 (W4AFP8). В README приведены результаты тестирования в режиме без рассуждений; для инференса описан запуск через SGLang версии 0.5.2 или новее с tensor parallel. Модель распространяется по лицензии MIT. Карточка не уточняет языки и специфические ограничения качества.

Сценарии применения

  • генерация ответов в диалоговом ассистенте
  • вызов инструментов из текстового диалога
  • решение математических задач
  • ответы на вопросы общего характера
  • обработка запросов с длинным контекстом

Ограничения

Результаты в README измерены в SGLang в режиме без рассуждений; они не описывают качество во всех сценариях. Для заявленного запуска README указывает SGLang 0.5.2 или новее и tensor parallel.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V3.1-Terminus-W4AFP8

This model is a mixed-precision quantized version of DeepSeek-V3.1-Terminus, with dense layer keep the FP8 quantization of the original model, while MoE layers uses INT4 weights and FP8 activation, also called W4AFP8.

Benchmark

The accuracy below was obtained with SGLang V0.5.3 in non-thinking mode.

Modelmath_500gpqaaime2024mmlu-pro
DeepSeek-V3.1-Terminus-W4AFP889.8378.2880.083.66

Inference with SGLang

We have already supported deploying this model using tensor parallel in sglang for better performance. The releated PR https://github.com/sgl-project/sglang/pull/8118 has been merged in SGLang V0.5.2, so you can deploy this model using SGLang version 0.5.2 or later with tensor parallel.

python3 -m sglang.launch_server --model-path /path/to/DeepSeek-V3.1-Terminus-W4AFP8 --tp 8 --trust-remote-code --host 0.0.0.0 --port 8000

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

vLLM

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
DeepseekV3ForCausalLM
Ревизия весов
e1f500b

0 моделей