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7,968 件24h 最大の値下げMac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 最大の値上げGeForce RTX 5070 Ti+21.0%データ更新

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。現在最も安く動かせるのは Mac Studio M3 Ultra 512GB(で約 ¥2,966,592)で、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?

Xianyu
デバイスVRAMGB価格推定 t/s推奨コンテキスト
Mac Studio M3 Ultra 512GB512¥2,966,5926 件の出品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

Xianyu

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¥20,09715511.6
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22¥59,37815511.2
Instinct MI50 32GB32¥62,23215511.4
Radeon RX 6950 XT16¥68,49015510.7
Radeon RX 7800 XT16¥70,79615510.8
Tesla V100 32GB32¥73,08015511.6
Radeon RX 7900 XT20¥98,17815511.1
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16¥107,06215510.8
Arc Pro B6024¥120,46815510.1
Radeon RX 7900 XTX24¥132,45815511.4
Radeon RX 9070 XT16¥139,30915510.8
GeForce RTX 507012¥141,02215511.3
GeForce RTX 408016¥176,99115511.4
GeForce RTX 309024¥184,98415511.7
Arc Pro B7032¥224,94915510.6
GeForce RTX 5070 Ti16¥226,06815511.6
Radeon AI PRO R970032¥252,35415510.8
CMP 170HX 40GB40¥258,06415512
Radeon PRO W780032¥283,18515510.7
GeForce RTX 508016¥284,32715511.7
CMP 170HX 64GB64¥320,86715512
RTX PRO 4000 Blackwell24¥357,40715511.3
Instinct MI21064¥422,49415511.8
Radeon PRO W790048¥502,42515511.2
GeForce RTX 409024¥536,68115511.7
GeForce RTX 5090 D V224¥545,81615511.9
RTX PRO 4500 Blackwell32¥590,35015511.6
GeForce RTX 4090 48GB48¥607,47815511.7
A100 40GB PCIe40¥706,82115512
Mac Studio M4 Max 128GB128¥735,36815510.7
DGX Spark 128GB128¥742,2191559.9
GeForce RTX 5090 D32¥751,35415512.1
MacBook Pro M4 Max 128GB128¥808,44815510.7
Mac Studio M5 Max 128GB128¥903,22315510.9
GeForce RTX 509032¥1,000,28315512.1
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48¥1,068,79515511.9
MacBook Pro M5 Max 128GB128¥1,251,49515510.9
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72¥1,484,43815511.9
RTX PRO 6000D84¥1,552,95115512
RTX PRO 6000 Blackwell96¥2,829,56715512.1
Arc Pro B653215510.6
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB3215511.4
Instinct MI1003215511.6
Ryzen AI Max+ 395 128GB1281559

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、現在の中央値は約 ¥2,966,592、推定 47.2 tokens/s。

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。