01できること
長所
- MIT、1M ctx
- アクティブパラメータ数13B → 規模の割に高速
- Base版 + Instruct版
知っておくべき限界
- —Q4で170 GB
- —ローカル実行向けの量子化は進行中で、まだ公式のものではありません
アーキテクチャ
MoE 284B/13Bアクティブ · CSA+HCAハイブリッド · mHC · Muon · FP4+FP8ミックス
トレーニング
V4 Proより低コストで「efficient reasoning（効率的な推論）」を目指すモデル。
おすすめの用途
効率的な推論長コンテキストWorkstation
04インストール
インストール Ollama お使いのOS向け。ダウンロード前にモデルと量子化を確認してください。まずはコンテキストを4096トークンに設定し、その後、ollama ps でモデルの配置先を確認してください。以下にコマンドが記載されていることは、お使いのマシンでテストが実行された証拠にはなりません。
$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash (GGUF communautaire en cours)
LM Studio
グラフィカルインターフェース、CLI不要
→ ガイドを見る
llama.cpp
純粋な性能、ソースからのビルド
→ ガイドを見る
vLLM
OpenAI互換の本番サーバー
→ ガイドを見る
Jan / GPT4All
オールインワンデスクトップアプリ
→ ガイドを見る
⚠
初回ダウンロード：選択した量子化により 2 GB から 40 GB。ディスク容量を確保し、安定した接続を推奨します。その後の起動は即時です。
02必要なメモリ
このモデルを動作させるためのGPU VRAMの概算値（4kトークンのコンテキストオーバーヘッドを含む）。より長いコンテキストが必要な場合は、8kトークンごとに約1 GBを追加してください。
Q4_K_M
最も軽量、損失約 5%
170 GB
Q5_K_M
品質とサイズのバランスが良好
205 GB
Q8_0
FP16とほぼ区別がつかない
305 GB
FP16
フル精度 — サーバー用途
568 GB
CPU フォールバック ・GPUがない場合は、 200 RAM（GB） このモデルを低速で実行するための最低要件。
DeepSeek V4 Flash 284Bに必要なハードウェアは？
DeepSeek V4 Flash 284BをQ4量子化でローカル実行するには、VRAM 170 GB程度が必要です。比較候補：BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — このモデルは、このミニPCのGPUメモリ容量を超えています。より小さいモデルか、適切な構成のシステムを選んでください。
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クラウドを使わず、このモデルを自分専用のChatGPTで利用
お使いのマシンにはモデルが大きすぎますか？キットでは、あなたのVRAMに収まるモデルを提供します。
- 永久に利用できるオンラインスペース
- PDF + ファイル
- 生涯アップデート
03予想速度
Q4_K_M、コンテキスト 4k での毎秒生成トークン数。 20 t/sを超えると快適に読めます。 10 t/s未満では、試用にとどまります。
QuelLLM キット用途別のリファレンスガイド
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