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DeepSeek V4 Flash 如何本地部署?

DeepSeek V4 Flash 是 MoE 模型,總參數 284B,每 token 啟用 13B。Q4 量化整機放顯存需要 160GB;把專家放進系統記憶體後只需 7GB 顯存 + 155GB 記憶體。能裝下它的最便宜裝置是 Mac Studio M3 Ultra 512GB,暫無價資料,預估 47.2 tokens/s。卸載模式下最便宜能跑的顯示卡是 Tesla V100 16GB,預估 12 tokens/s。

DeepSeek V4 Flash 版本資訊

發布日期2026年7月31日
小版本0731
授權MIT
架構MoE
Ollama 標籤
Q4 最低記憶體160 GB · Q4_K_M · 8K
專家卸載7 GB 顯存 + 155 GB 記憶體
參數量284B
MoE13B
層數43
隱藏維度4,096
KV 頭1
頭維度512
上下文上限1M
廠商DeepSeek

DeepSeek V4 Flash 本地部署需要多少顯示記憶體?

MoE:總參數 284B 全部要常駐記憶體,速度按每 token 啟用的 13B 計算。

量化權重體積GB8K 總記憶體GB32K 總記憶體GB128K 總記憶體GB
1-bit86.9GGUF68.370.378.4
2-bit96.8GGUF107.2109.2117.3
3-bit128.2GGUF137.8139.8147.8
4-bit155.1GGUF160162170.1
5-bit191.6193.3195.3203.4
8-bit161.9GGUF296.1298.1306.1
FP16555.4557.1559.1567.2

總記憶體 = 權重 + KV cache(FP16)+ 1GB 執行開銷。標 GGUF 的權重是倉庫裡的實測檔案體積,標「估」的按每參數位元組估算。超過這個模型 1M 上下文上限的檔位寫「—」。各檔取倉庫裡該位元數的任一檔案,優先 unsloth 動態量化,所以同一檔不同模型對應的檔名可能不同。

什麼顯示卡能跑 DeepSeek V4 Flash?

AmazonJP
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
Mac Studio M3 Ultra 512GB512暫無掛單47.2128K

判定口徑:權重 + KV cache + 執行開銷 ≤ 可用記憶體,單卡。MoE 模型標「卸載」表示把專家權重放進系統記憶體後能跑(顯存只放注意力層與 KV cache),速度按記憶體頻寬 70 GB/s 估算。上下文欄給的是能裝下的最大檔位。

DeepSeek V4 Flash 混合推論推薦顯示卡

AmazonJP

專家權重放系統記憶體,需要 ≥ 155 GB 記憶體;顯存只放注意力層、共享專家和 KV cache,Q4 下最低 7 GB。速度受記憶體頻寬限制(按 70 GB/s 估算),比整機放顯存慢得多。

裝置顯存GB需記憶體GB預估 t/s
Tesla V100 16GB16NT$20,73915511.6
Radeon RX 9070 XT16NT$27,83515510.8
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16NT$29,09115510.8
GeForce RTX 507012NT$30,07915511.3
Radeon RX 7800 XT16NT$30,40515510.8
Tesla V100 32GB32NT$35,90315511.6
Arc Pro B6024NT$36,63515510.1
Radeon RX 7900 XT20NT$39,13415511.1
Radeon RX 6950 XT16NT$44,18315510.7
GeForce RTX 5070 Ti16NT$49,60115511.6
Radeon RX 7900 XTX24NT$54,68215511.4
GeForce RTX 508016NT$58,77215511.7
Arc Pro B7032NT$65,26015510.6
GeForce RTX 408016NT$68,83015511.4
Radeon AI PRO R970032NT$70,60415510.8
GeForce RTX 309024NT$79,31115511.7
Ryzen AI Max+ 395 128GB128NT$123,1341559
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$124,48115511.3
GeForce RTX 409024NT$154,35015511.7
GeForce RTX 509032NT$235,66915512.1
DGX Spark 128GB128NT$258,7791559.9
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

用 Ollama / llama.cpp / vLLM 本地部署 DeepSeek V4 Flash

Ollama

Ollama 庫暫無官方標籤。

llama.cpp

llama.cpp 直接從 Hugging Face 拉 GGUF,-c 是上下文長度。

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

vLLM 跑的是原始精度權重,記憶體需求比 GGUF 高得多,通常要多卡。

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

量化檔名以模型庫當週抓取為準,口徑見資料方法。 資料方法

常見問題

DeepSeek V4 Flash 需要多少記憶體?

在 Q4_K_M 量化、8K 上下文下 DeepSeek V4 Flash 約需 160GB 記憶體,留到 192GB 更穩。

哪張顯示卡最便宜能跑 DeepSeek V4 Flash?

Mac Studio M3 Ultra 512GB,512GB 記憶體,預估 47.2 tokens/s;這台裝置還沒有價資料。

DeepSeek V4 Flash 能用 Ollama 跑嗎?

暫時不行,Ollama 庫還沒有它的官方標籤;可以用 llama.cpp 載入 GGUF。