DeepSeek-V4-Pro υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στο μήκος πλαισίου και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν DeepSeek-V4-Pro?
Ορίστε τα εισερχόμενα, διάβασε την απάντηση
Μια μακρύτερη συνομιλία χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να ωθήσει αυτό το μοντέλο εκτός από μικρότερα κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα ταίριαζαν μόνο στο μοντέλο συμπιέζοντάς το κάτω από αυτό το σημείο.
0 οι μοντέλα μπορούν να τρέξουν στο GPU. αυτό το μοντέλο δεν ταιριάζει. τρέχει άνετα.
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Κατάλληλο | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
No card in our catalogue can run this model with these settings. |
|||||||
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για μια μόνο αίτηση — μια συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την εύρος ζώνης μνήμης, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοστοποίηση. Η πραγματική διαμεταγωγή ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης της συμπερασματολογίας και την έκδοσή της. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τις εταιρείες υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
πλήρης προδιαγραφή
Τα πάντα είναι καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Το μεγαλύτερο μέρος περιγράφει πώς έχει εκπαιδευτεί παρά πώς εκτελείται — χρήσιμος πλαίσιο για να κρίνουμε πόση δουλειά έχει γίνει σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος δημιούργησε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- DeepSeek
- Τύπος οργάνωσης
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 24 April 2026
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες χτίστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να φέρει αρκετές από κάθε μία.
- Δικτύου
- Language
- Language modeling/generation, Question answering
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν θα χωρέσει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παραμέτρους
- 1.6T
- Εκπαίδευση δεδομένων
- tokens
1.6T total, 49B active
Υπολογιστική εκπαίδευση
Η αριθμητική που εκτελείται για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε floating-point operations. Είναι ένα μέτρο του κόστους της εκπαίδευσης, όχι της ταχύτητας που απαντά το ολοκληρωμένο μοντέλο.
- Υπολογιστική εκπαίδευση
- 9.7 × 10²⁴ FLOP
6 * 49e9 active parameters * 33e12 tokens = 9.702E24 for pre-training
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στον δικό σας υλικό, το οποίο είναι αυτό που αποφασίζει αν κάποια από τα στοιχεία της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύουν.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες που εφαρμόζονται στο σύνολο δεδομένων προέλευσης κατά την παρακολούθηση σημαντικών μοντέλων και πόσο σίγουρο είναι για την καταχώρηση.
- Γιατί παρακολουθείται
- Discretionary
- Το μοντέλο δεν ταιριάζει στο VRAM του GPU.
- Likely
Ποιό μοντέλο μπορεί να τρέξει η GPU; Δεν ταιριάζει. Τρέχει άνετα.
Όταν αυτό το αρχείο δημιουργήθηκε και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence
- Τι μοντέλο μπορεί να τρέξει η GPU; Δεν χωράει. Πολύ σφιχτό. Άνετο.
- 8 June 2026
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Απαιτήσεις υλικού στην πράξη
At 1.6T parameters, DeepSeek-V4-Pro is beyond what any single graphics card holds. Running it means either splitting it across several cards or renting hardware built for the job — 0 of the cards we track can hold it on their own, and all of them are datacentre parts.
Τι είναι αυτό το μοντέλο
DeepSeek-V4-Pro was published by DeepSeek, in China, in April 2026. The organisation is categorised as industry.
Λειτουργεί σε Γερμανικά και καταγράφεται ως μοντελοποίηση/παραγωγή γλώσσας, Απαντήσεις ερωτήσεων.
The weights are published, so it can be downloaded and run on your own hardware indefinitely, offline, with no account attached.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Training it took roughly 9.7 × 10²⁴ FLOP of computation — a measure of what producing the model cost, not of how fast it answers.
It is tracked in the underlying dataset for one reason in particular: discretionary.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μία GPU για DeepSeek-V4-Pro
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές ενάντια σε αυτό το μοντέλο. Η απάντησή σας απαιτεί έξι βήματα..
-
01
Εκτελεί το μοντέλο AI / Εκτελούνται τα μοντέλα AI. δεν χωράει / δεν θα χωρέσει. σφιχτό = δύσκολα εκτελέσιμο, άνετο = εκτελεί εύκολα με περιθώριο.
Look at what DeepSeek-V4-Pro actually needs. No amount of processing power compensates for a card that cannot hold it.
-
02
Αυτό το μοντέλο δεν ταιριάζει στην VRAM του GPU.
Set the context to what you will actually use. The cache grows with the conversation, and it is the usual reason DeepSeek-V4-Pro stops fitting a card that seemed fine.
-
03
Choose how far you will compress it
Each card runs the least-compressed copy it can hold. Setting a floor drops the cards that only manage DeepSeek-V4-Pro by squeezing it further than you would want.
-
04
Ταξινόμηση κατά ταχύτητα
Sort by speed to see how cards rank for DeepSeek-V4-Pro. It will not match a gaming ordering — generation is bound by memory bandwidth.
-
05
Κοίταξε τον χώρο, όχι μόνο την εφαρμογή
Tight means DeepSeek-V4-Pro loads and works, with no room to raise the context later. Comfortable means you can. The difference matters more than a few tokens per second.
-
06
Άνοιξε την κάρτα που έχεις επιλέξει
Following a card through to its own page shows every other model it can hold, which is the question that follows once DeepSeek-V4-Pro is settled.
Απαντήσεις
DeepSeek-V4-Pro — Αυτό το μοντέλο δεν χωράει στη VRAM της GPU.
Where can I download DeepSeek-V4-Pro?
The weights for DeepSeek-V4-Pro are published, though we do not hold a repository link for it. This site calculates hardware requirements rather than hosting model files.
How much compute was used to train DeepSeek-V4-Pro?
Around 9.7 × 10²⁴ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
Can I run DeepSeek-V4-Pro if it does not fit in my GPU?
It can be split between the card and system memory, but DeepSeek-V4-Pro generates painfully slowly that way — the nearest miss we calculate is short by 592.9 GB. Nothing on this page assumes offloading.
Would two GPUs run DeepSeek-V4-Pro faster?
A second card roughly doubles the memory available but not the generation rate. With 0 cards already able to run DeepSeek-V4-Pro alone, the case for pairing is weak.
Why does the quantisation differ between cards for DeepSeek-V4-Pro?
A larger card holds a more accurate copy. Across the cards that run DeepSeek-V4-Pro, 1 compression levels are used; the floor control above pins it to one.
How accurate are these DeepSeek-V4-Pro speed estimates?
They are calculated from specifications rather than measured, and each carries a range — the range beneath each figure, for instance. The same model and card vary by thirty to fifty per cent depending on the inference software and its version.
Is DeepSeek-V4-Pro open source?
Its weights are published, so DeepSeek-V4-Pro can be downloaded and run on your own hardware. Note that open weights is not the same as open source in the full sense — it says nothing about the training data, the training code, or the commercial terms attached.
How many parameters does DeepSeek-V4-Pro have?
DeepSeek-V4-Pro has 1.6T parameters. 1.6T total, 49B active. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created DeepSeek-V4-Pro?
DeepSeek-V4-Pro was published by DeepSeek, based in China, categorised as industry.
When was DeepSeek-V4-Pro released?
DeepSeek-V4-Pro was published in April 2026.
What is DeepSeek-V4-Pro used for?
DeepSeek-V4-Pro works in Language, and is recorded as handling language modeling/generation, Question answering. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Εάν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να ξέρετε τα πάντα που μπορεί να εκτελέσει., δεν χωράει.