DeepSeek-V4-Pro TPS kalkulátor

Nyitott súlyok DeepSeek 1.6T Paraméterek April 2026

Minden kártyát az alábbiak szerint értékelünk e modell alapján a választott kontextus hossza és minimális minőség szerint. A sebesség egy becslés egyetlen kérésre, amelyet a kártya memória sávszélessége és a modell mérete alapján számítunk ki, miután tömörítettük..

Kiszámítva ehhez a MODElhez

0 kártyák, amelyek futtatni tudják

818 kártyák, amelyek specifikációs adataink vannak

Melyik GPU képes futtatni DeepSeek-V4-Pro?

Állítsa be a bemeneteket, olvassa el a választ

Egy hosszabb beszélgetés több memóriaigényt támaszt, ami kiszoríthatja ezt a modellt a kisebb kártyákról..

Elrejti azokat a GPU-kártyákat, amelyek csak a modellbe illeszkednének a compressziójuk ezen pont alá..

0 kártyák illeszkednek

Számítás
Szükséges Kvantisálás Illeszkedik

A katalógusunkban nincs olyan GPU, amely képes lenne futtatni ezt a modellt ezekkel a beállításokkal..

A sebességek egyetlen kérésre - egy beszélgetés egy időben - vonatkozó becslések, amelyeket a MEMORY BANDWIDTH, a MODEL SIZE és a QUANTISATION alapján számítanak ki. A valós áteresztőképesség változik az INFERENCE RUNTIME és annak verziója szerint. A HARDWARE VENDORS által közzétett számok sok párhuzamos kérést mérnek, és sokkal magasabbak..

Nyilvántartásban

Teljes specifikáció

Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..

Eredet

Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.

Szervezet
DeepSeek
Szervezet típusa
Industry
Ország
China
Közölt
24 April 2026

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Language
Feladat
Language modeling/generation, Question answering

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Paraméterek
1.6T

1.6T total, 49B active

Képzési adatok
tokens

Képzés számítás

A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.

Képzés számítás
9.7 × 10²⁴ FLOP

6 * 49e9 active parameters * 33e12 tokens = 9.702E24 for pre-training

Elérhetőség

Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.

Súlyok
Open — downloadable
Modell hozzáférés
Open weights (unrestricted)

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Miért követik nyomon
Discretionary
Nyilvántartási bizalom
Likely

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
DeepSeek-V4: Towards Highly Efficient Million-Token Context Intelligence
Utoljára frissítve
8 June 2026

Mit jelentenek a számok

Hardverkövetelmények a gyakorlatban

DeepSeek-V4-Pro eléri a paraméterek számát 1.6T. Ez túl van azon, amit bármelyik egyedi GPU kártya kezelni tud. A futtatása azt jelenti, hogy vagy több kártyára osztja, vagy olyan hardvert bérel, amelyet erre a feladatra terveztek, és minden olyan kártya, amely egyedül képes kezelni, egy adatközponti alkatrész. Az a szám, amely képes rá: 0.

Mit jelent ez a modell

DeepSeek-V4-Pro ki lett adva által DeepSeek, az országban rögzítve mint China, alatt April 2026. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

Működik a területen a Language, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása language modeling/generation, Question answering.

A súlyok közzétéve vannak, így letölthető és futtatható a saját hardveren határozatlan ideig, offline, felhasználói fiók nélkül.

Hogyan lett betanítva

A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 9.7 × 10²⁴ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

Egy különös okból nyomon követik az alapul szolgáló adatbázisban: discretionary.

Lépésről lépésre

Hogyan válasszunk GPU-t a DeepSeek-V4-Pro

A fenti táblázat már értékelte az összes kártyát, amelynek specifikációi elérhetők ennek a modellen. A válaszod megszerzése hat lépést igényel..

  1. 01

    Nézd meg, mire van szüksége, mielőtt bármi mást tennél.

    Kezdj a tényleges szükségletekből, ami a követelményének a DeepSeek-V4-Pro. A kapacitás a kapu — egy kártya vagy tartalmazza, vagy nem.

  2. 02

    Illeszd a kontextust a tényleges használatodhoz.

    Állítsa be a kontextust arra, amit valójában használni fog. A cache a beszélgetéssel nő, és ez a szokásos oka annak, hogy egy kártya, amelynek korábban rendben kellett volna lennie, egyszer csak nem fér el. DeepSeek-V4-Pro.

  3. 03

    Válaszd ki, milyen messzire fogod tömöríteni.

    Minden KÁRTYA a legkevésbé tömörített másolatot futtatja, amelyet el tud tartani.. A minimális minőség beállítása eldobja azokat a kártyákat, amelyek csak úgy tudják kezelni, hogy tovább szorítanak, mint amit szeretnél, és egy szinten tartja az összehasonlítást.

  4. 04

    Rendezés sebesség szerint

    Rendezze sebesség szerint, hogy lássa, hogyan rangsorolnak a kártyák. DeepSeek-V4-Pro. Nem fog illeszkedni egy gaming rendeléshez, mert a generálás a memória sávszélesség által kötött.

  5. 05

    Nézd a mozgásteret, ne csak a passzolást.

    Tömör jelentése, hogy betölti és működik, nincs hely a későbbi kontextus növelésére, a következő esetben DeepSeek-V4-Pro. A Kényelmes azt jelenti, hogy később bővítheted a contextet. Ez a különbség fontosabb, mint néhány token másodpercenként, így kényelmeset vásárolj, ha ezt várod.

  6. 06

    Nyisd meg a kiválasztott kártyát.

    Egy KÁRTYA végigkövetése a saját oldaláig megmutatja az összes többi modellt, amelyet el tud tartani, ami az a kérdés, ami felmerül, miután döntöttél. DeepSeek-V4-Pro.

Válaszok

DeepSeek-V4-Pro — gyakori kérdések

01

DeepSeek-V4-Pro— Hol tudom letölteni?

A súlyok közzététele megtörtént, bár nem rendelkezünk tárolólinkkel erre. Ez az oldal a hardverkövetelményeket számítja ki, nem pedig modellfájlokat tárol.

02

DeepSeek-V4-Pro— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 9.7 × 10²⁴ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.

03

DeepSeek-V4-Pro— Futtathatom, ha nem fér el a GPU-mban?

Elosztható a kártya és a rendszer MEMÓRIA között, de így fájdalmasan lassan generálódik. A legközelebbi hiba, amit számítunk, alulmúlja 592.9 GB Minden ábra azt feltételezi, hogy az egész model a kártyán tartózkodik.

04

DeepSeek-V4-Pro— Futtatna-e két GPU gyorsabban?

Egy második Kártya körülbelül megduplázza a rendelkezésre álló MEMÓRIÁT, de nem a generálási sebességet. A szám, amely már képes egyedül futtatni: 0. Tehát egy második KÁRTYA ritkán a megoldás itt.

05

DeepSeek-V4-Pro— miért különbözik a kvantálás a kártyák között?

Egy nagyobb KÁRTYA pontosabb másolatot tárol. Azoknak a tömörítési szinteknek a száma, amelyeket a futó KÁRTYÁK használnak: 1. A nagyobb kártyák a pontosabb verziót kapják, és a minőségi küszöb felett a összehasonlítást egy szinten rögzíti.

06

DeepSeek-V4-Pro— Mennyire pontosak ezek a sebességbecslések?

A specifikációkból számítják ki őket, nem pedig mérik, és mindegyiknek van egy tartománya. Egy példa: a távolság minden egyes szám alatt. Ugyanaz a modell és kártya harminc és ötven százalék között változik a következtetési szoftvertől és annak verziójától függően.

07

DeepSeek-V4-Pro— Nyílt forráskódú?

Súlyai közzétételre kerültek, így letölthető és futtatható a saját hardvereden. Ne feledd, hogy az open weight nem azonos az open source teljes értelmében — nem mond semmit a tanulási adatokkal, a tanulási kóddal vagy a kereskedelmi feltételekkel kapcsolatban.

08

DeepSeek-V4-Pro— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 1.6T. 1.6T total, 49B active. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.

09

DeepSeek-V4-Pro— Ki készítette ezt?

Kiadta DeepSeek, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

10

DeepSeek-V4-Pro— Mikor adták ki?

Kibocsátották a April 2026.

11

DeepSeek-V4-Pro— Mire használják?

Működik a területen a Language, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot language modeling/generation, Question answering. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 8 June 2026

A másik irány

Másik oldalról nézve?

Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..