DeepSeek-V4-Pro calculadora TPS
Cada tarjeta a continuación se evalúa en función de este modelo en la longitud de contexto y calidad mínima que elijas. La velocidad es una estimación para una sola solicitud, calculada a partir del ancho de banda de memoria de la tarjeta y el tamaño del modelo una vez comprimido..
Calculado para este modelo
818 tarjetas que tenemos especificaciones para
¿Qué GPU pueden ejecutar? DeepSeek-V4-Pro?
Establecer las entradas, leer la respuesta
Una conversación más larga necesita más VRAM, lo que puede expulsar este modelo de tarjetas más pequeñas..
Oculta tarjetas que solo se ajustarían al modelo comprimiéndolo por debajo de este punto..
0 las tarjetas coinciden
Calculando| Necesita | Cuantización | Ajustar | |||||
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Ninguna tarjeta en nuestro catálogo puede ejecutar este modelo con estas configuraciones.. |
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Las velocidades son estimaciones para una sola solicitud — una conversación a la vez — calculadas a partir del ancho de banda de memoria, el tamaño del modelo y la cuantificación. El rendimiento real varía con el tiempo de inferencia y su versión. Las cifras publicadas por los proveedores de hardware miden muchas solicitudes simultáneas y son mucho más altas..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- DeepSeek
- Tipo de Organización
- Industry
- País
- China
- Publicado
- 24 April 2026
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Language
- Tarea
- Language modeling/generation, Question answering
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 1.6T
- Datos de entrenamiento
- tokens
1.6T total, 49B active
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 9.7 × 10²⁴ FLOP
6 * 49e9 active parameters * 33e12 tokens = 9.702E24 for pre-training
Disponibilidad
Si puedes obtener el modelo y ejecutarlo en tu propio hardware, lo que decide si alguna de las cifras de la GPU en esta página se aplica.
- Pesos
- Open — downloadable
- Acceso al modelo
- Open weights (unrestricted)
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- Discretionary
- Confianza de registro
- Likely
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence
- Última actualización
- 8 June 2026
Qué significan los números
Requisitos de hardware en la práctica
DeepSeek-V4-Pro llega a un recuento de parámetros de 1.6T. Eso está más allá de lo que cualquier tarjeta gráfica única puede soportar. Ejecutarlo significa dividirlo entre varias tarjetas o alquilar hardware construido para el trabajo, y cada tarjeta capaz de soportarlo sola es una parte de datacenter. El número que puede: 0.
Qué es este modelo
DeepSeek-V4-Pro fue publicado por DeepSeek, en el país registrado como China, durante April 2026. La organización editora está clasificada como industry.
Funciona en el dominio de Language, y se registra como realizando la tarea de language modeling/generation, Question answering.
Los PESOS están publicados, por lo que se puede descargar y ejecutar en su propio HARDWARE indefinidamente, SIN CONEXIÓN, sin cuenta adjunta.
Cómo fue entrenado
Entrenarlo tomó un presupuesto de computación de aproximadamente 9.7 × 10²⁴ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Se rastrea en el conjunto de datos subyacente por una razón en particular: discretionary.
Paso a paso
Cómo elegir una GPU para DeepSeek-V4-Pro
La tabla de arriba ya ha evaluado cada tarjeta para la que tenemos especificaciones en contra de este modelo. Llegar a tu respuesta toma seis pasos..
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01
Verifica lo que necesita antes de cualquier otra cosa.
Empieza desde lo que realmente necesita, que es el requerimiento de DeepSeek-V4-Pro. La capacidad es la puerta: una tarjeta o la sostiene o no la sostiene.
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02
Ajusta el contexto a tu uso actual
Establece el contexto a lo que realmente usarás. La caché crece con la conversación, y es la razón habitual por la que una card que parecía bien deja de fit. DeepSeek-V4-Pro.
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03
Elige cuán lejos lo comprimirás.
Cada tarjeta ejecuta la copia menos comprimida que puede contener.. Establecer una calidad mínima elimina las tarjetas que solo la manejan apretando más de lo que desearías, y mantiene la comparación en un nivel.
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04
Ordenar por velocidad
Ordenar por velocidad para ver cómo se clasifican las tarjetas por DeepSeek-V4-Pro. No se ajustará a un pedido de gaming, porque la generación está limitada por el ancho de banda de memoria.
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05
Mira el margen, no solo la compatibilidad.
Tight significa que se carga y funciona sin espacio para aumentar el contexto más tarde, en el caso de DeepSeek-V4-Pro. Cómodo significa que puedes aumentar el contexto más adelante. Esa diferencia importa más que unos pocos tokens por segundo, así que compra por cómodo si esperas hacerlo.
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06
Abre la tarjeta que has elegido.
Seguir un GPU a su propia página muestra cada otro modelo que puede contener, que es la pregunta que sigue una vez que te has decidido por. DeepSeek-V4-Pro.
Respuestas
DeepSeek-V4-Pro — preguntas comunes
DeepSeek-V4-Pro— ¿Dónde puedo descargarlo?
Los pesos están publicados, aunque no tenemos un enlace de repositorio para ello. Este sitio calcula los requisitos de hardware en lugar de alojar archivos de modelo.
DeepSeek-V4-Pro— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 9.7 × 10²⁴ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Puedo ejecutarlo si no cabe en mi GPU?
Se puede dividir entre la tarjeta y la memoria del sistema, pero se genera muy lentamente de esa manera. El fallo más cercano que calculamos se queda corto por 592.9 GB Cada cifra aquí asume que todo el modelo está residente en la tarjeta.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Correrían dos GPUS más rápido?
Una segunda tarjeta duplica aproximadamente la memoria disponible, pero no la tasa de generación. El número ya capaz de ejecutarlo solo: 0. Así que una segunda tarjeta rara vez es la respuesta aquí.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Por qué difiere la cuantificación entre tarjetas?
Una tarjeta más grande sostiene una copia más precisa. El número de niveles de compresión utilizados en las tarjetas que la ejecutan: 1. Las tarjetas más grandes obtienen la versión más precisa, y el nivel de calidad por encima establece la comparación a un nivel.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Qué tan precisas son estas estimaciones de velocidad?
Se calculan a partir de especificaciones en lugar de ser medidas, y cada una tiene un rango. Un ejemplo: el rango debajo de cada cifra. El mismo modelo y tarjeta varían entre el treinta y el cincuenta por ciento dependiendo del software de inferencia y su versión.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Es de código abierto?
Sus pesos están publicados, por lo que se pueden descargar y ejecutar en su propio hardware. Tenga en cuenta que OPEN WEIGHTS no es lo mismo que OPEN SOURCE en el sentido completo: no dice nada sobre los datos de entrenamiento, el código de entrenamiento o los términos comerciales adjuntos.
DeepSeek-V4-Pro— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 1.6T. 1.6T total, 49B active. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por DeepSeek, basado en China, una organización categorizada como industry.
DeepSeek-V4-Pro— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en April 2026.
DeepSeek-V4-Pro— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Language, y se registra como manejando la tarea de language modeling/generation, Question answering. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.