DeepSeek V4 — lokalny model AI od DeepSeek
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
Wydanie zapowiadające DeepSeek z 24 kwietnia 2026, na licencji MIT, z oknem kontekstu 1 mln tokenów. V4-Pro (1,6T łącznie / 49B aktywnych) jest wyłącznie klasy serwerowej — nie da się go uruchomić na sprzęcie konsumenckim nawet przy mocnej kwantyzacji. V4-Flash (284B łącznie / 13B aktywnych) mieści się w klasie stacji roboczych, ale wsparcie lokalne wciąż jest w toku: na czerwiec 2026 llama.cpp nie ma scalonego wsparcia w gałęzi głównej (tylko eksperymentalne forki), a wpisy w Ollama zdają się kierować do wnioskowania w chmurze zamiast do prawdziwego pobrania lokalnego. DeepSeek R2 na 15 czerwca 2026 pozostaje niewydany i plotkowany, dlatego celowo go tu nie ma.
Warianty
Najmniejszy wariant DeepSeek V4 potrzebuje około 172 GB VRAM przy Q4 (experimental) — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV.
| Model | VRAM przy Q4 | VRAM | Kontekst | Uruchom |
|---|---|---|---|---|
| DeepSeek V4-Flash → 284B (13B active) | ~172.3 GB | 1,000,000 | tag hostowany w chmurze | |
| DeepSeek V4-Pro → 1.6T (49B active) | ~966.8 GB | 1,000,000 | ollama run deepseek-v4 |
Pamięć to skwantyzowane wagi plus narzut przy Q4_K_M, liczone tym samym silnikiem co sprawdzarka GPU i VRAM.
Jak uruchomić DeepSeek V4 lokalnie
Zainstaluj Ollama, a potem pobierz tag.
Cloud-hosted on Ollama. Local inference is work-in-progress llama.cpp forks only.
Wybierz rozmiar powyżej, aby zobaczyć jego VRAM, szacowaną szybkość i polecenie instalacji.
Licencja
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Dotyczy: DeepSeek V4-Flash, DeepSeek V4-ProPolecane GPU
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi DeepSeek V4 lokalnie (min. 172 GB VRAM), to Apple M3 Ultra (512 GB).
Czy uruchomię DeepSeek V4 na moim GPU?
- DeepSeek V4 na AMD Ryzen AI Max+ 395
- DeepSeek V4 na Apple M1 Ultra
- DeepSeek V4 na Apple M2 Max
- DeepSeek V4 na Apple M2 Ultra
- DeepSeek V4 na Apple M4 Max
- DeepSeek V4 na Apple M5 Max
- DeepSeek V4 na NVIDIA A100 80GB (PCIe)
- DeepSeek V4 na NVIDIA DGX Spark
- DeepSeek V4 na NVIDIA H100 80GB (PCIe)
- DeepSeek V4 na NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
DeepSeek V4 — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does DeepSeek V4 need?
DeepSeek V4 needs about 172 GB VRAM at Q4 (experimental) quantization for its smallest variant. Variants: DeepSeek V4-Flash (172 GB, Q4 (experimental)); DeepSeek V4-Pro (967 GB, Q2 (experimental, datacenter only)). On Apple Silicon, unified memory counts toward this requirement.
Can I run DeepSeek V4 on an RTX 4090 (24 GB)?
DeepSeek V4's smallest variant needs about 172 GB, which exceeds a single RTX 4090 (24 GB). Use multiple GPUs, a higher-VRAM card, or Apple Silicon with large unified memory.
What quantization should I use for DeepSeek V4?
Q4_K_M is the best balance of quality and VRAM for DeepSeek V4 in most cases. Choose Q8_0 for near-lossless quality if you have spare VRAM, or smaller quants (Q3/Q2) only when memory is tight.
How do I run DeepSeek V4 with Ollama?
DeepSeek V4 has no local Ollama tag — the published tag is cloud-hosted, so running it sends your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.