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DeepSeek V4 Flash をローカルに導入するには?

DeepSeek V4 Flash は総パラメータ 284B、1 トークンあたり 13B が有効になる MoE モデルです。Q4 で全量を VRAM に置くには 160GB 必要ですが、エキスパートをシステム RAM に置けば VRAM 7GB + RAM 155GB で動きます。収まる最も安いデバイスは Mac Studio M3 Ultra 512GB ですが、価格のデータはまだなく、推定 47.2 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 12 tokens/s です。

DeepSeek V4 Flash のバージョン情報

発売日2026年7月31日
Hugging Face リポジトリdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
リビジョン0731
ライセンスMIT
アーキテクチャMoE
Ollama タグ
Q4 最小VRAM160 GB · Q4_K_M · 8K
エキスパートオフロードVRAM 7 GB + RAM 155 GB
パラメータ数284B
MoE13B
レイヤー数43
隠れ層次元4,096
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 Flash のローカル実行に必要なVRAMは?

MoE:総パラメータ 284B 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 13B 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-bit86.9GGUF68.370.378.4
2-bit96.8GGUF107.2109.2117.3
3-bit128.2GGUF137.8139.8147.8
4-bit155.1GGUF160162170.1
5-bit191.6推定193.3195.3203.4
8-bit161.9GGUF296.1298.1306.1
FP16555.4推定557.1559.1567.2

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 Flash を動かせるGPUは?

AmazonJP
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Mac Studio M3 Ultra 512GB512出品なし47.2128K

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 Flash のCPU・GPU併用推論におすすめのGPU

AmazonJP

エキスパート重みはシステム RAM に置き(155 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¥101,21915511.6
Radeon RX 9070 XT16¥135,85315510.8
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥141,98015510.8
GeForce RTX 507012¥146,80415511.3
Radeon RX 7800 XT16¥148,39615510.8
Tesla V100 32GB32¥175,22715511.6
Arc Pro B6024¥178,80015510.1
Radeon RX 7900 XT20¥191,00015511.1
Radeon RX 6950 XT16¥215,64215510.7
GeForce RTX 5070 Ti16¥242,08115511.6
Radeon RX 7900 XTX24¥266,88015511.4
GeForce RTX 508016¥286,84415511.7
Arc Pro B7032¥318,51015510.6
GeForce RTX 408016¥335,93215511.4
Radeon AI PRO R970032¥344,59215510.8
GeForce RTX 309024¥387,08715511.7
Ryzen AI Max+ 395 128GB128¥600,9711559
RTX PRO 4000 Blackwell24¥607,54215511.3
GeForce RTX 409024¥753,32415511.7
GeForce RTX 509032¥1,150,20815512.1
DGX Spark 128GB128¥1,262,9981559.9
GeForce RTX 2080 Ti 22GB2215511.2
GeForce RTX 5090 D V22415511.9
Arc Pro B653215510.6
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB3215511.4
GeForce RTX 5090 D3215512.1
Instinct MI1003215511.6
Instinct MI50 32GB3215511.4
Radeon PRO W78003215510.7
RTX PRO 4500 Blackwell3215511.6
A100 40GB PCIe4015512
CMP 170HX 40GB4015512
GeForce RTX 4090 48GB4815511.7
Radeon PRO W79004815511.2
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB4815511.9
CMP 170HX 64GB6415512
Instinct MI2106415511.8
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB7215511.9
RTX PRO 6000D8415512
RTX PRO 6000 Blackwell9615512.1
Mac Studio M4 Max 128GB12815510.7
Mac Studio M5 Max 128GB12815510.9
MacBook Pro M4 Max 128GB12815510.7
MacBook Pro M5 Max 128GB12815510.9

Ollama / llama.cpp / vLLM で DeepSeek V4 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。

llama.cpp

llama.cpp は Hugging Face から GGUF を直接取得します。-c はコンテキスト長です。

llama-server -hf unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:Q4_K_M -c 8192
vLLM

vLLM は元の精度の重みを読み込むため、GGUF よりはるかに多くのメモリ(通常は複数枚)が必要です。

vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

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 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 Flash に約 160GB のVRAMが必要で、192GB あれば余裕があります。

DeepSeek V4 Flash を動かせる最も安いGPUは?

Mac Studio M3 Ultra 512GB です。VRAM 512GB、推定 47.2 tokens/s。このデバイスの価格データはまだありません。

DeepSeek V4 Flash は Ollama で動かせますか?

まだできません。Ollama ライブラリに公式タグがないため、llama.cpp で GGUF を読み込んでください。