収録 GPU45価格追跡8 日2026年9月3日 から直近 24h の価格データ7,191 件24h 最大の値下げGeForce RTX 5070 Ti-6.3%24h 最大の値上げRTX PRO 4000 Blackwell+7.7%データ更新

DeepSeek V4.1 Flash をローカルに導入するには?

DeepSeek V4.1 Flash は総パラメータ 552B、1 トークンあたり 8 / 16B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 309GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 7GB + RAM 304GB で動きます。現在最も安く動かせるのは Mac Studio M3 Ultra 512GB(で約 ¥3,379,068)で、推定 41.2 tokens/s です。オフロード構成で最も安く動かせるのは Tesla V100 16GB で、推定 9 tokens/s です。

DeepSeek V4.1 Flash のバージョン情報

発売日2026年9月10日
Hugging Face リポジトリdeepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash
リビジョン
ライセンスMIT
アーキテクチャMoE
GGUF リポジトリ
Ollama タグ
Q4 最小VRAM309 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 7 GB + RAM 304 GB
パラメータ数552B
MoE8 / 16B
レイヤー数40
隠れ層次元5,120
KV ヘッド数1
ヘッド次元512
最大コンテキスト1M
提供元DeepSeek

DeepSeek V4.1 Flash のローカル実行に必要なVRAMは?

MoE:総パラメータ 552B すべてをメモリに常駐させる必要があり、速度は 1 トークンあたり有効な 16B で決まります。

量子化重みサイズGB8K 時の合計GB32K 時の合計GB128K 時の合計GB
1-bit129.6推定130.6130.6130.7
2-bit205.1推定206.1206.1206.2
3-bit264.5推定265.5265.5265.6
4-bit307.7推定308.7308.7308.8
5-bit372.5推定373.5373.5373.6
8-bit572.2推定573.2573.2573.3
FP161,079.6推定1,080.61,080.61,080.7

合計 = 重み + KV キャッシュ(FP16)+ 実行時オーバーヘッド 1GB。GGUF と付いた重みはリポジトリの実測ファイルサイズ、「推定」はパラメータあたりのバイト数からの概算です。このモデルの上限 1M を超えるコンテキストは「—」と表示します。各段はリポジトリにあるそのビット幅のファイルを使い、unsloth 動的量子化を優先するため、ファイル名はモデルごとに異なります。

DeepSeek V4.1 Flash を動かせるGPUは?

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デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥3,379,06811 件の出品41.2128K

判定基準:重み + KV キャッシュ + 実行時オーバーヘッド ≤ 利用可能メモリ、1 枚構成。MoE モデルの「オフロード」はエキスパート重みをシステム RAM に置けば動作することを示し(VRAM にはアテンション層と KV キャッシュのみ)、その速度は RAM 帯域幅 70 GB/s を前提に推定。コンテキスト列は収まる最大段階です。

DeepSeek V4.1 Flash のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU

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エキスパート重みはシステム RAM に置き(304 GB 以上が必要)、VRAM にはアテンション層・共有エキスパート・KV キャッシュのみで Q4 なら最低 7 GB。速度は RAM 帯域幅(70 GB/s で推定)に縛られ、全量 VRAM 構成よりかなり遅くなります。

デバイスVRAMGB価格必要 RAMGB推定 t/s
Tesla V100 16GB16¥46,8463049.1
Radeon RX 6950 XT16¥76,7973048.5
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥84,6303048.9
Radeon RX 7800 XT16¥87,2413048.6
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥107,5163048.6
Radeon RX 7900 XT20¥107,5163048.8
Tesla V100 32GB32¥110,5883049.1
Instinct MI50 32GB32¥117,9603049
GeForce RTX 507012¥119,0353048.9
Radeon RX 9070 XT16¥122,1073048.6
Radeon RX 7900 XTX24¥153,4403048.9
Instinct MI10032¥153,4403049.1
GeForce RTX 5070 Ti16¥184,3133049.1
GeForce RTX 408016¥193,9893049
GeForce RTX 309024¥238,0713049.1
GeForce RTX 508016¥276,4693049.1
RTX PRO 4000 Blackwell24¥453,1023048.9
GeForce RTX 409024¥491,3473049.2
Radeon PRO W790048¥536,8113048.9
RTX PRO 4500 Blackwell32¥660,4543049.1
A100 40GB PCIe40¥752,4573049.4
Instinct MI21064¥775,0353049.2
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥852,2933048.5
GeForce RTX 509032¥998,3613049.4
Mac Studio M4 Max 128GB128¥1,005,5803048.5
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,113,5573048.6
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,608,7943049.4
Arc Pro B60243048.1
GeForce RTX 5090 D V2243049.3
Arc Pro B65323048.4
Arc Pro B70323048.4
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB323049
GeForce RTX 5090 D323049.4
Radeon AI PRO R9700323048.6
Radeon PRO W7800323048.5
CMP 170HX 40GB403049.4
GeForce RTX 4090 48GB483049.2
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB483049.3
CMP 170HX 64GB643049.3
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB723049.3
RTX PRO 6000D843049.4
DGX Spark 128GB1283048
Mac Studio M5 Max 128GB1283048.6
Ryzen AI Max+ 395 128GB1283047.3

Ollama / llama.cpp / vLLM で DeepSeek V4.1 Flash をローカルに導入する

Ollama

Ollama ライブラリに公式タグはまだありません。

vLLM

実行前にデプロイガイドで必要な実行環境とハードウェアを確認してください。

docker run --gpus all --privileged --ipc=host -p 8000:8000 -v ~/.cache/huggingface:/root/.cache/huggingface -e VLLM_ENGINE_READY_TIMEOUT_S=3600 -e VLLM_USE_RUST_FRONTEND=1 vllm/vllm-openai:deepseekv41-flash-0909 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash --tokenizer-mode deepseek_v41 --tensor-parallel-size 8 --tool-call-parser deepseek_v41 --enable-auto-tool-choice --reasoning-parser deepseek_v41 --mm-encoder-tp-mode data

ファイル名はその週のモデルライブラリ取得時点のものです。定義はデータ方法を参照してください。 データ方法

よくある質問

DeepSeek V4.1 Flash にはどれくらいのVRAMが必要ですか?

Q4_K_M・8K コンテキストでは DeepSeek V4.1 Flash に約 309GB のVRAMが必要で、372GB あれば余裕があります。

DeepSeek V4.1 Flash を動かせる最も安いGPUは?

Mac Studio M3 Ultra 512GB です。VRAM 512GB、現在の中央値は約 ¥3,379,068、推定 41.2 tokens/s。

DeepSeek V4.1 Flash は Ollama で動かせますか?

まだできません。Ollama の公式タグも公開されている GGUF もありません。