收錄顯卡45價格追蹤8 天自 2026年9月3日近 24h 價格資料7,968 筆24h 降價最多Mac Studio M4 Max 128GB-6.7%24h 漲價最多GeForce RTX 5070 Ti+21.0%更新於

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。目前最便宜能跑的顯示卡是 Mac Studio M3 Ultra 512GB,約 NT$607,832,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?

閒魚
裝置顯存GB預估 t/s建議上下文
Mac Studio M3 Ultra 512GB512NT$607,8326 筆掛單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

閒魚

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$4,11815511.6
GeForce RTX 2080 Ti 22GB22NT$12,16615511.2
Instinct MI50 32GB32NT$12,75115511.4
Radeon RX 6950 XT16NT$14,03315510.7
Radeon RX 7800 XT16NT$14,50615510.8
Tesla V100 32GB32NT$14,97415511.6
Radeon RX 7900 XT20NT$20,11615511.1
GeForce RTX 5060 Ti 16GB16NT$21,93615510.8
Arc Pro B6024NT$24,68315510.1
Radeon RX 7900 XTX24NT$27,14015511.4
Radeon RX 9070 XT16NT$28,54315510.8
GeForce RTX 507012NT$28,89415511.3
GeForce RTX 408016NT$36,26415511.4
GeForce RTX 309024NT$37,90215511.7
Arc Pro B7032NT$46,09015510.6
GeForce RTX 5070 Ti16NT$46,32015511.6
Radeon AI PRO R970032NT$51,70515510.8
CMP 170HX 40GB40NT$52,87515512
Radeon PRO W780032NT$58,02215510.7
GeForce RTX 508016NT$58,25615511.7
CMP 170HX 64GB64NT$65,74315512
RTX PRO 4000 Blackwell24NT$73,23015511.3
Instinct MI21064NT$86,56615511.8
Radeon PRO W790048NT$102,94315511.2
GeForce RTX 409024NT$109,96215511.7
GeForce RTX 5090 D V224NT$111,83415511.9
RTX PRO 4500 Blackwell32NT$120,95815511.6
GeForce RTX 4090 48GB48NT$124,46715511.7
A100 40GB PCIe40NT$144,82215512
Mac Studio M4 Max 128GB128NT$150,67115510.7
DGX Spark 128GB128NT$152,0751559.9
GeForce RTX 5090 D32NT$153,94715512.1
MacBook Pro M4 Max 128GB128NT$165,64515510.7
Mac Studio M5 Max 128GB128NT$185,06415510.9
GeForce RTX 509032NT$204,95015512.1
RTX PRO 5000 Blackwell 48GB48NT$218,98815511.9
MacBook Pro M5 Max 128GB128NT$256,42215510.9
RTX PRO 5000 Blackwell 72GB72NT$304,15015511.9
RTX PRO 6000D84NT$318,18815512
RTX PRO 6000 Blackwell96NT$579,75615512.1
Arc Pro B653215510.6
GeForce RTX 4080 SUPER 32GB3215511.4
Instinct MI1003215511.6
Ryzen AI Max+ 395 128GB1281559

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,目前中位價約 NT$607,832,預估 47.2 tokens/s。

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。