DeepSeek V4 Flash 0731 Υπολογιστής TPS
Κάθε κάρτα παρακάτω αξιολογείται σύμφωνα με αυτό το μοντέλο στη διάρκεια συμφραζομένων και την ελάχιστη ποιότητα που επιλέγετε. Η ταχύτητα είναι μια εκτίμηση για ένα μόνο αίτημα, υπολογισμένη από το εύρος ζώνης μνήμης της κάρτας και το μέγεθος του μοντέλου μόλις συμπιεστεί..
Υπολογίστηκε για αυτό το μοντέλο
818 κάρτες που κρατάμε προδιαγραφές για
Η μικρότερη κάρτα που χωράει
H200 NVL
141 GB · Q3_K_M · 109 tok/s
Ταχύτερη κάρτα
B200
153 tok/s · 180 GB
Ποιες GPU μπορούν να τρέξουν DeepSeek V4 Flash 0731?
Ορίστε τις εισόδους, διαβάστε την απάντηση
Μια μεγαλύτερη συζήτηση χρειάζεται περισσότερη μνήμη, γεγονός που μπορεί να απομακρύνει αυτό το μοντέλο από μικρότερες κάρτες..
Κρύβει κάρτες που θα χωρούσαν μόνο το μοντέλο συμπιέζοντας το κάτω από αυτό το σημείο.
9 οι κάρτες ταιριάζουν
Υπολογισμός| Χρειάζεται | Ποσοτικοποίηση | Καλά | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
|
153
tok/s
92–245 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B200 NVIDIA | 180 GB | 8,000 GB/s | Jan 2024 | 153.0 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
109
tok/s
66–175 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 NVL NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 119.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
109
tok/s
66–175 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
H200 SXM 141 GB NVIDIA | 141 GB | 4,890 GB/s | Nov 2024 | 119.9 GB | Q3_K_M | Στενά |
|
96.3
tok/s
58–154 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
B300 NVIDIA | 288 GB | 8,000 GB/s | Sep 2025 | 219.1 GB | Q6_K | Στενά |
|
79.4
tok/s
48–127 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI300X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 153.0 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
79.4
tok/s
48–127 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI308X AMD | 192 GB | 5,325 GB/s | Dec 2023 | 153.0 GB | Q4_K_M | Στενά |
|
76.9
tok/s
46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI350X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 219.1 GB | Q6_K | Στενά |
|
76.9
tok/s
46–123 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI355X AMD | 288 GB | 8,190 GB/s | Jan 2025 | 219.1 GB | Q6_K | Στενά |
|
56.3
tok/s
34–90 · χαμηλή εμπιστοσύνη |
Radeon Instinct MI325X AMD | 256 GB | 6,000 GB/s | Oct 2024 | 219.1 GB | Q6_K | Στενά |
Οι ταχύτητες είναι εκτιμήσεις για ένα μόνο αίτημα — μία συνομιλία τη φορά — υπολογισμένες από την μνήμη, το μέγεθος του μοντέλου και την ποσοτικοποίηση. Η πραγματική διακύμανση έξοδου ποικίλλει με τον χρόνο εκτέλεσης συμπερασμάτων και την έκδοσή του. Οι αριθμοί που δημοσιεύονται από τους προμηθευτές υλικού μετρούν πολλές ταυτόχρονες αιτήσεις και είναι πολύ υψηλότεροι..
Σε καταγραφή
Πλήρης προδιαγραφή
Όλα τα καταγεγραμμένα για αυτό το μοντέλο. Τα περισσότερα από αυτά περιγράφουν το πώς εκπαιδεύτηκε παρά το πώς τρέχει — χρήσιμο πλαίσιο για την εκτίμηση του πόση εργασία έχει επενδυθεί σε αυτό, και πώς συγκρίνεται με μοντέλα που έχουν κατασκευαστεί σε διαφορετική κλίμακα..
Προέλευση
Ποιος κατασκεύασε αυτό το μοντέλο, πού και πότε δημοσιεύθηκε.
- Οργάνωση
- DeepSeek
- Τύπος οργανισμού
- Industry
- Χώρα
- China
- Δημοσιευμένο
- 31 July 2026
Τι κάνει
Οι προβληματικές περιοχές για τις οποίες σχεδιάστηκε το μοντέλο. Ένα μοντέλο μπορεί να διαθέτει αρκετές από κάθε μία.
- τομέας
- Language
- Εργασία
- Language modeling/generation, Question answering
Μέγεθος
Πόσο μεγάλο είναι το μοντέλο και πόσα δεδομένα έχει εκπαιδευτεί. Οι παράμετροι είναι ο αριθμός που αποφασίζει αν χωράει σε μια δεδομένη κάρτα γραφικών.
- παράμετροι
- 284B
- Δεδομένα εκπαίδευσης
- tokens
284B total, 13B active
Εκπαίδευση υπολογιστών
Η αριθμητική που πραγματοποιήθηκε για την εκπαίδευση του μοντέλου, μετρημένη σε πράξεις κινητής υποδιαστολής. Είναι ένα μέτρο του κόστους της προπόνησης, όχι της ταχύτητας με την οποία το ολοκληρωμένο μοντέλο σας απαντά.
- Εκπαίδευση υπολογιστών
- 2.5 × 10²⁴ FLOP
From https://api-docs.deepseek.com/updates/: "DeepSeek-V4-Flash-0731 keeps the same model architecture and size as DeepSeek-V4-Flash-Preview, and was only re-post-trained." 6 * 13e9 active parameters * 32e12 tokens = 2.496E24 for pre-training
Διαθεσιμότητα
Εάν μπορείτε να αποκτήσετε το μοντέλο και να το τρέξετε στο δικό σας υλικό, το οποίο αποφασίζει αν οποιαδήποτε από τις αριθμούς της κάρτας γραφικών σε αυτή τη σελίδα ισχύει.
- Βάρη
- Open — downloadable
- Πρόσβαση μοντέλου
- Open weights (unrestricted)
- Αγκαλιάζοντας το Πρόσωπο
- deepseek-ai
Πώς ταξινομείται
Ετικέτες το πηγαίο σύνολο δεδομένων εφαρμόζει όταν παρακολουθεί σημαντικά μοντέλα, και πόσο βέβαιο είναι στην είσοδο.
- Εγγραφή εμπιστοσύνης
- Likely
Πηγές
Από πού προήλθε αυτή η καταγραφή και πότε ελέγχθηκε τελευταία φορά.
- Αναφορά
- DeepSeek-V4-Flash-0731 - HuggingFace
- Τελευταία ενημέρωση
- 4 August 2026
Οι ακραίοι
Οι δέκα ταχύτερες GPUs που τρέχουν DeepSeek V4 Flash 0731
Καταταγμένο κατά εκτιμώμενα tokens ανά δευτερόλεπτο, η νέα κάρτα πρώτα όπου οι ταχύτητες ισοφαρίζουν. Επειδή η γενιά εξαρτάται από την μνήμη μπάδνγουθ, αυτή η ταξινόμηση ακολουθεί την μπάδνγουθ παρά οποιοδήποτε benchmark παιχνιδιού..
- 01 B200 180 GB · 8,000 GB/s · Q4_K_M 153 tok/s
- 02 H200 NVL 141 GB · 4,890 GB/s · Q3_K_M 109 tok/s
- 03 H200 SXM 141 GB 141 GB · 4,890 GB/s · Q3_K_M 109 tok/s
- 04 B300 288 GB · 8,000 GB/s · Q6_K 96.3 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI300X 192 GB · 5,325 GB/s · Q4_K_M 79.4 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI308X 192 GB · 5,325 GB/s · Q4_K_M 79.4 tok/s
- 07 Radeon Instinct MI350X 288 GB · 8,190 GB/s · Q6_K 76.9 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI355X 288 GB · 8,190 GB/s · Q6_K 76.9 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI325X 256 GB · 6,000 GB/s · Q6_K 56.3 tok/s
Οι μικρότερες GPUs που ακόμη λειτουργούν DeepSeek V4 Flash 0731
Η φθηνότερη διαδρομή, κατά χωρητικότητα μνήμης. Μια σφιχτή εφαρμογή τρέχει το μοντέλο αλλά δεν αφήνει τίποτα επιπλέον για μια μεγαλύτερη συνομιλία..
- 01 H200 NVL 141 GB · Χρειάζεται 119.9 GB · Q3_K_M · Στενά 109 tok/s
- 02 H200 SXM 141 GB 141 GB · Χρειάζεται 119.9 GB · Q3_K_M · Στενά 109 tok/s
- 03 B200 180 GB · Χρειάζεται 153.0 GB · Q4_K_M · Στενά 153 tok/s
- 04 Radeon Instinct MI300X 192 GB · Χρειάζεται 153.0 GB · Q4_K_M · Στενά 79.4 tok/s
- 05 Radeon Instinct MI308X 192 GB · Χρειάζεται 153.0 GB · Q4_K_M · Στενά 79.4 tok/s
- 06 Radeon Instinct MI325X 256 GB · Χρειάζεται 219.1 GB · Q6_K · Στενά 56.3 tok/s
- 07 B300 288 GB · Χρειάζεται 219.1 GB · Q6_K · Στενά 96.3 tok/s
- 08 Radeon Instinct MI350X 288 GB · Χρειάζεται 219.1 GB · Q6_K · Στενά 76.9 tok/s
- 09 Radeon Instinct MI355X 288 GB · Χρειάζεται 219.1 GB · Q6_K · Στενά 76.9 tok/s
Τι σημαίνουν οι αριθμοί
Τι χρειάζεται για να τρέξει αυτό το μοντέλο
Ελάχιστη κάρτα
H200 NVL
Μνήμη που απαιτείται
119.9 GB
Ταχύτερος
153 tok/s
DeepSeek V4 Flash 0731 φτάνει σε αριθμό παραμέτρων του 284B. Αυτό είναι πέρα από ό,τι κρατάει οποιαδήποτε μεμονωμένη κάρτα γραφικών. Η εκτέλεσή του σημαίνει είτε να το χωρίσετε σε αρκετές κάρτες είτε να νοικιάσετε υλικό κατασκευασμένο για τη δουλειά, και κάθε κάρτα που μπορεί να το κρατήσει μόνη της είναι μέρος ενός datacentre. Ο αριθμός που μπορεί: 9.
Η μικρότερη κάρτα που το κρατάει είναι H200 NVL, με χωρητικότητα μνήμης 141 GB, τρέχοντας το σε μια συμπίεση του Q3_K_M και παράγοντας περίπου 109 tokens ανά δευτερόλεπτο
Στην άλλη άκρη κάθεται B200, γεννά προσεγγιστικά 153 tokens ανά δευτερόλεπτο με βάση τη μνήμη bandwidth ενός 8,000 GB/s.
Υπόβαθρο
DeepSeek V4 Flash 0731 δημοσιεύθηκε από DeepSeek, στην χώρα καταγεγραμμένη ως China, κατά τη διάρκεια July 2026. Η κατηγορία στην οποία υπάγεται ο εκδότης είναι industry.
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ότι εκτελεί την εργασία του language modeling/generation, Question answering.
Επειδή τα βάρη του απελευθερώθηκαν, τίποτα σχετικά με την εκτέλεσή του δεν εξαρτάται από το να παραμείνει διαθέσιμος ένας προμηθευτής - είναι δικό σας μόλις το κατεβάσετε. Στο Hugging Face δημοσιεύεται υπό την οργάνωση deepseek-ai.
Διαβάζοντας τα νούμερα απόδοσης
Η διάμεση τιμή είναι γύρω από 79.4 δεδομένα ανά δευτερόλεπτο 9 τους
Η δαχτυλίτσα μίξης των ειδικών είναι ο λόγος που οι ταχύτητες εδώ φαίνονται υψηλές για τον αριθμό παραμέτρων. Μόνο μια μικρή κλάση διαβάζεται ανά token, αλλά όλο το πράγμα πρέπει να φορτωθεί.
Η μνήμη εδώ εκτιμάται από το μέγεθος παρά υπολογίζεται από την αρχιτεκτονική, η οποία δεν έχει καταγραφεί για αυτό το μοντέλο — οι αριθμοί είναι ενδεικτικοί παρά ακριβείς.
Πώς εκπαιδεύτηκε
Η εκπαίδευση απαιτούσε έναν υπολογιστικό προϋπολογισμό περίπου 2.5 × 10²⁴ FLOP. Αυτή η τιμή μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν έχει σχέση με το πόσο γρήγορα απαντά.
Βήμα προς βήμα
Πώς να επιλέξετε μια GPU για DeepSeek V4 Flash 0731
Ο πίνακας παραπάνω έχει ήδη αξιολογήσει κάθε κάρτα για την οποία έχουμε προδιαγραφές σε σχέση με αυτό το μοντέλο. Η εύρεση της απάντησής σας απαιτεί έξι βήματα.
-
01
Αρχίστε από τη στήλη μνήμης
Ο πίνακας παραθέτει κάθε κάρτα που μπορεί να κρατήσει DeepSeek V4 Flash 0731, χρειάζεστε γύρω 119.9 GB σε συμπίεση ενός Q3_K_M. Αυτή η τιμή, όχι η κύρια απόδοση μιας κάρτας, είναι αυτή που αποφασίζει αν θα τρέξει.
-
02
Αποφασίστε πόσο πολύ διαρκούν οι συνομιλίες σας
Η συζήτηση καταναλώνει μνήμη επίσης, και μεγαλώνει καθώς προχωρά. Ρυθμίστε τον διακόπτη στο μήκος που αναμένετε, γιατί σε μεγάλο context μια κάρτα που χειρίζεται εύκολα σύντομες ερωτήσεις μπορεί να απορριφθεί από DeepSeek V4 Flash 0731.
-
03
Αποφασίστε πόση συμπίεση θα αποδεχθείτε
Κάθε κάρτα εκτελεί την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί να κρατήσει, φτάνοντας σε μια συμπίεση του Q3_K_M στην μικρότερη κάρτα που χωρά. Η ρύθμιση μιας ελάχιστης ποιότητας απορρίπτει τις κάρτες που το διαχειρίζονται μόνο σφίγγοντας περισσότερο από αυτό που θα θέλατε, και διατηρεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
-
04
Σύγκριση TPS, όχι προδιαγραφές
Η κατάταξη κατά τους αριθμούς ανά δευτερόλεπτο ακολουθεί την εύρος μνήμης αντί για τον αριθμό πυρήνων, για DeepSeek V4 Flash 0731. Δεν θα ταιριάξει σε μια παραγγελία παιχνιδιών, επειδή η γενιά περιορίζεται από το memory bandwidth. Η κάρτα που είναι στην κορυφή της λίστας είναι B200, σε 153 τοκ/σ.
-
05
Ελέγξτε την απόφαση κατάλληλης εφαρμογής πριν από την αγορά
Το "Tight" σημαίνει ότι φορτώνει και λειτουργεί χωρίς περιθώριο να αυξηθεί το context αργότερα, στην περίπτωση του DeepSeek V4 Flash 0731. Άνετο σημαίνει ότι μπορείτε να επεκτείνετε το context αργότερα. Αυτή η διαφορά έχει μεγαλύτερη σημασία από μερικά tokens ανά δευτερόλεπτο, οπότε αγοράστε για άνετο αν το περιμένετε.
-
06
Άνοιξε την κάρτα στην οποία έχεις καταλήξει
Κάθε όνομα κάρτας συνδέεται με τη δική της σελίδα, η οποία εκτελεί την ίδια υπολογιστική διαδικασία σε όλο τον κατάλογο μοντέλων. Μια κάρτα συνήθως αγοράζεται για περισσότερα από ένα μοντέλο, οπότε αξίζει να ρίξετε μια ματιά πριν από την αγορά για DeepSeek V4 Flash 0731.
Απαντήσεις
DeepSeek V4 Flash 0731 — κοινές ερωτήσεις
DeepSeek V4 Flash 0731— είναι ανοιχτού κώδικα;
Οι βάσεις του είναι δημοσιευμένες, οπότε μπορεί να κατέβει και να τρέξει σε δικό σας υλικό. Σημειώστε ότι τα open weights δεν είναι το ίδιο με το open source με την πλήρη έννοια — δεν λέει τίποτα για τα δεδομένα εκπαίδευσης, τον κώδικα εκπαίδευσης ή τους εμπορικούς όρους που συσχετίζονται.
DeepSeek V4 Flash 0731— πόσες παραμέτρους έχει;
Έχει αριθμό παραμέτρων 284B. 284B total, 13B active. Αυτή η φιγούρα είναι το σύνολο, και είναι αυτό που αποφασίζει πόση μνήμη χρειάζεται το μοντέλο - περίπου μισό γιγαμπάιτ ανά δισεκατομμύριο με τη συμπίεση που χρησιμοποιεί το πιο πολλοί άνθρωποι.
DeepSeek V4 Flash 0731— ποιος το δημιούργησε;
Δημοσιεύθηκε από DeepSeek, βασισμένο σε China, μία οργάνωση κατηγοριοποιημένη ως industry.
DeepSeek V4 Flash 0731— πότε κυκλοφόρησε;
Δημοσιεύθηκε σε July 2026.
DeepSeek V4 Flash 0731— για τί χρησιμοποιείται;
Λειτουργεί στον τομέα της Language, και καταγράφεται ως διαχείριση της εργασίας του language modeling/generation, Question answering. Τα Μοντέλα συχνά φέρουν περισσότερα από ένα από το καθένα, και οι ετικέτες περιγράφουν τον σκοπό παρά τους περιορισμούς ικανότητας.
DeepSeek V4 Flash 0731— πού μπορώ να το κατεβάσω;
Τα βάρη του είναι δημοσιευμένα στο Hugging Face, υπό την οργάνωση deepseek-ai. Δεν φιλοξενούμε αρχεία μοντέλων — αυτός ο ιστότοπος υπολογίζει ποιο υλικό απαιτείται για να τα εκτελέσετε.
DeepSeek V4 Flash 0731— πόσο υπολογιστική ισχύς χρησιμοποιήθηκε για την εκπαίδευσή του;
Η εκπαίδευση κατανάλωσε περίπου 2.5 × 10²⁴ FLOP. Αυτό μετράει το κόστος παραγωγής του μοντέλου και δεν λέει τίποτα για το πόσο γρήγορα απαντά μόλις εκπαιδευτεί — η ταχύτητα συμπερασμάτων προέρχεται από τον δίαυλο μνήμης, όχι από τον προϋπολογισμό εκπαίδευσης.
DeepSeek V4 Flash 0731— μπορώ να το τρέξω αν δεν χωράει στην GPU μου;
Μπορεί να χωριστεί μεταξύ της κάρτας και της μνήμης του συστήματος, αλλά παράγει επώδυνα αργά με αυτόν τον τρόπο. Η πλησιέστερη αποτυχία που υπολογίζουμε υπολείπεται κατά 37.8 GB Κάθε αριθμός εδώ υποθέτει ότι ολόκληρο το μοντέλο είναι εγκατεστημένο στην κάρτα.
DeepSeek V4 Flash 0731— θα τρέξουν δύο GPU πιο γρήγορα;
Μια δεύτερη ΚΑΡΤΑ περίπου διπλασιάζει τη διαθέσιμη ΜΝΗΜΗ αλλά όχι το ρυθμό παραγωγής. Ο αριθμός που είναι ήδη ικανός να το τρέξει μόνος του: 9. Έτσι, μια δεύτερη κάρτα σπάνια είναι η απάντηση εδώ.
DeepSeek V4 Flash 0731— γιατί διαφέρει η ποσοτικοποίηση μεταξύ των καρτών;
Μια μεγαλύτερη ΚΑΡΤΑ συγκρατεί μια πιο ακριβή αντίγραφο. Ο αριθμός των επιπέδων συμπίεσης που χρησιμοποιούνται στις ΚΑΡΤΕΣ που την εκτελούν: 3. Οι μεγαλύτερες κάρτες παίρνουν την πιο ακριβή έκδοση, και η ποιότητα του δαπέδου πάνω από τις βελονίτσες συγκρατεί τη σύγκριση σε ένα επίπεδο.
DeepSeek V4 Flash 0731— πόσο ακριβείς είναι αυτές οι εκτιμήσεις ταχύτητας;
Υπολογίζονται από προδιαγραφές και όχι μετρήσεις, και κάθε μία φέρει μια γκάμα. Ένα παράδειγμα: 92–245 tok/s στον B200. Το ίδιο μοντέλο και κάρτα διαφέρουν κατά τριάντα έως πενήντα τοις εκατό ανάλογα με το λογισμικό συμπερασμού και την έκδοσή του.
DeepSeek V4 Flash 0731— ποια GPU χρειάζομαι για να το τρέξω;
Η μικρότερη κάρτα στον κατάλογό μας που το κρατάει είναι H200 NVL, με χωρητικότητα μνήμης 141 GB. Τρέχει το μοντέλο σε συμπίεση της Q3_K_M χρησιμοποιώντας περίπου 119.9 GB, και παράγει περίπου 109 δεκάρια ανά δευτερόλεπτο. Ο αριθμός των καρτών που είναι ικανές να το εκτελέσουν συνολικά: 9.
DeepSeek V4 Flash 0731— πώς γρήγορα είναι σε μια GPU;
Εξαρτάται από την ΚΑΡΤΑ. Ο πιο γρήγορος υπολογισμός που κάνουμε είναι B200, γύρω από 153 tokens ανά δευτερόλεπτο; ο πιο αργός που εξακολουθεί να τρέχει διαχειρίζεται σημαντικά λιγότερα. Η ταχύτητα ανάγνωσης είναι γύρω από δέκα tokens ανά δευτερόλεπτο, και ο αριθμός των καρτών που καθαρίζουν αυτό: 9.
DeepSeek V4 Flash 0731— πόσο VRAM χρειάζεται;
Χρειάζεται περίπου 119.9 GB σε συμπίεση Q3_K_M, ποια είναι η μικρότερη κάρτα που το τρέχει. Λιγότερη συμπίεση χρειάζεται περισσότερα: οι αριθμοί στη στήλη μνήμης παραπάνω υπολογίζονται ξανά για κάθε κάρτα, επειδή κάθε μία κρατά την λιγότερο συμπιεσμένη έκδοση που μπορεί.
Η άλλη κατεύθυνση
Κοιτάζοντας το από την άλλη πλευρά;
Αυτή η σελίδα ξεκινά από το μοντέλο. Αν έχετε ήδη μια κάρτα και θέλετε να μάθετε τα πάντα για το τι θα τρέξει., ξεκινήστε από το υλικό αντ' αυτού.