DeepSeek V4-Flash — VRAM, szybkość i lokalna konfiguracja
Autor: Jakub Rusinowski · Ostatnia aktualizacja:
284B-total MoE with 13B active parameters per token, 1M context, MIT license. Even at Q4 this needs roughly 140-160GB depending on quant — realistically a 2-4x RTX 4090/5090 workstation with heavy CPU offload, or a single 80GB+ datacenter GPU. Local inference is experimental: only community llama.cpp forks (e.g. antirez's branch, ~18 tok/s on a 96GB RTX 6000) run it today; no mainline llama.cpp or stable local Ollama build yet. Treat as 'enthusiast workstation, WIP software' rather than a turnkey local model.
DeepSeek V4-Flash potrzebuje około 172 GB VRAM przy Q4 (experimental) — skwantyzowane wagi plus narzut frameworka, bez pamięci podręcznej KV. Na Apple Silicon ta wartość pochodzi z pamięci zunifikowanej.
VRAM i szybkość według kwantyzacji
Liczone dla NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Tylko wagi i narzut: architektura tego modelu nie jest opublikowana, więc nie doliczamy pamięci KV.
| Kwant. | Pamięć | VRAM | Szybkość (szac.) | Dopasowanie |
|---|---|---|---|---|
| Q2_K 2.63 bpw | 94.2 GB | — | Za duży | |
| Q3_K_M 3.41 bpw | 121.9 GB | — | Za duży | |
| Q4_K_M 4.83 bpw | 172.3 GB | — | Za duży | |
| Q5_K_M 5.67 bpw | 202.1 GB | — | Za duży | |
| Q6_K 6.56 bpw | 233.7 GB | — | Za duży | |
| Q8_0 8.50 bpw | 302.6 GB | — | Za duży | |
| F16 16.00 bpw | 568.8 GB | — | Za duży |
Czarny znacznik = dostępna pamięć na NVIDIA RTX 4090 (24 GB). Szacunki z modelu przepustowości pamięci opisanego na stronie metodologii. Kalkulator VRAM dla DeepSeek V4-Flash →
Uruchom DeepSeek V4-Flash
Najtańsze GPU z naszego katalogu, które uruchomi DeepSeek V4-Flash, to Apple M3 Ultra (512 GB).
Jako partner Amazon zarabiamy na kwalifikujących się zakupach. Linki do chmurowych GPU są linkami polecającymi — możemy otrzymać prowizję bez dodatkowych kosztów dla Ciebie.
Jak uruchomić DeepSeek V4-Flash
Cloud-hosted on Ollama. Local inference is work-in-progress llama.cpp forks only.
Specyfikacja
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
Preview — The model is released, but these specs are thin or rest on a single source. Individual fields may be wrong.
- Parametry
- 284 Billion (13B active)
- Okno kontekstu
- 1,000,000
- Architektura
- Mixture-of-Experts
- Dostawca
- DeepSeek
- Licencja
- MIT
- Practical deployment
- Workstation (large unified memory or pro GPU)
- Określono przy
- Q4 (experimental)
- RAM systemowy
- 256 GB
- Rekord zaktualizowany
- 2026-04-24
Commercial use permitted. No usage restrictions beyond attribution.
Jakość i zastosowania
Wyniki opublikowane przez autorów modelu lub niezależnego oceniającego — jakość, nie przepustowość, i nie mierzone przez nas.
Czy uruchomię DeepSeek V4-Flash na moim GPU?
- DeepSeek V4-Flash na AMD Ryzen AI Max+ 395
- DeepSeek V4-Flash na Apple M1 Ultra
- DeepSeek V4-Flash na Apple M2 Max
- DeepSeek V4-Flash na Apple M2 Ultra
- DeepSeek V4-Flash na Apple M4 Max
- DeepSeek V4-Flash na Apple M5 Max
- DeepSeek V4-Flash na NVIDIA A100 80GB (PCIe)
- DeepSeek V4-Flash na NVIDIA DGX Spark
- DeepSeek V4-Flash na NVIDIA H100 80GB (PCIe)
- DeepSeek V4-Flash na NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell
Inne rozmiary DeepSeek V4
DeepSeek V4-Flash — najczęściej zadawane pytania
How much VRAM does DeepSeek V4-Flash need?
About 172 GB at Q4 (experimental) — quantized weights plus framework overhead, before any KV cache. The cache grows with context length and is added on top; the table above folds it in. Apple Silicon counts unified memory toward the same figure.
Does DeepSeek V4-Flash run on an RTX 4090 (24 GB)?
No. DeepSeek V4-Flash needs about 172 GB at Q4 (experimental), more than a single RTX 4090's 24 GB. It needs a larger card, several GPUs, or Apple Silicon with enough unified memory — or it runs with part of the weights offloaded to system RAM, which is much slower.
How do I run DeepSeek V4-Flash locally?
Cloud-hosted on Ollama. Local inference is work-in-progress llama.cpp forks only. Running the published tag would send your prompts to a hosted GPU rather than your own machine.
What other sizes does DeepSeek V4 come in?
DeepSeek V4-Flash (172 GB), DeepSeek V4-Pro (967 GB). Every size shares the family's training and licence; the larger ones score higher and need proportionally more memory.