DeepSeek V4 Flash 0731 calcolatore TPS

Apri i pesi DeepSeek 284B parametri July 2026

Ogni scheda sottostante è valutata rispetto a questo modello alla lunghezza di contesto e alla qualità minima che scegli. La velocità è una stima per una singola richiesta, calcolata dalla larghezza di banda della memoria della scheda e dalla dimensione del modello una volta compresso..

Calcolato per questo modello

9 schede che possono eseguirlo

818 schede per cui abbiamo specifiche

Scheda più piccola che si adatta

H200 NVL

141 GB · Q3_K_M · 109 tok/s

Scheda più veloce

B200

153 tok/s · 180 GB

Quali GPU possono eseguire DeepSeek V4 Flash 0731?

Imposta gli input, leggi la risposta

Lunghezza del contesto token

Una conversazione più lunga richiede più MEMORY, il che può spingere questo modello fuori da schede più piccole..

Qualità minima

Nasconde le schede che si adatterebbero solo al modello comprimendolo al di sotto di questo punto..

Cerca schede

Memoria della scheda

Mostra anche le schede che non possono eseguirlo.

9 schede corrispondono

Calcolo

					Ha bisogno	Quantizzazione	Adatto
153 tok/s 92–245 · bassa fiducia	B200 NVIDIA	180 GB	8,000 GB/s	Jan 2024	153.0 GB	Q4_K_M	Stretto
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H200 NVL NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	119.9 GB	Q3_K_M	Stretto
109 tok/s 66–175 · bassa fiducia	H200 SXM 141 GB NVIDIA	141 GB	4,890 GB/s	Nov 2024	119.9 GB	Q3_K_M	Stretto
96.3 tok/s 58–154 · bassa fiducia	B300 NVIDIA	288 GB	8,000 GB/s	Sep 2025	219.1 GB	Q6_K	Stretto
79.4 tok/s 48–127 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI300X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	153.0 GB	Q4_K_M	Stretto
79.4 tok/s 48–127 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI308X AMD	192 GB	5,325 GB/s	Dec 2023	153.0 GB	Q4_K_M	Stretto
76.9 tok/s 46–123 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI350X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	219.1 GB	Q6_K	Stretto
76.9 tok/s 46–123 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI355X AMD	288 GB	8,190 GB/s	Jan 2025	219.1 GB	Q6_K	Stretto
56.3 tok/s 34–90 · bassa fiducia	Radeon Instinct MI325X AMD	256 GB	6,000 GB/s	Oct 2024	219.1 GB	Q6_K	Stretto

Le velocità sono stime per una singola richiesta — una conversazione alla volta — calcolate dalla larghezza di banda della memoria, dalla dimensione del modello e dalla quantizzazione. Il throughput reale varia con il runtime di inferenza e la sua versione. I valori pubblicati dai fornitori di hardware misurano molte richieste simultanee e sono molto più elevati..

In registrazione

specifiche complete

Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..

Origine

Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.

Organizzazione: DeepSeek
Tipo di organizzazione: Industry
Paese: China
Pubblicato: 31 July 2026

Cosa fa

Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.

Dominio: Language
Compito: Language modeling/generation, Question answering

Dimensione

Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.

parametri: 284B
Dati di addestramento: tokens

Calcolo di addestramento

L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.

Calcolo di addestramento: 2.5 × 10²⁴ FLOP

Disponibilità

Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.

Pesi: Open — downloadable
Accesso al modello: Open weights (unrestricted)
Hugging Face: deepseek-ai

Come è classificato

Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.

Record fiducia: Likely

Fonti

Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.

Riferimento: DeepSeek-V4-Flash-0731 - HuggingFace
Ultimo aggiornamento: 4 August 2026

Gli estremi

Le dieci GPU più veloci che eseguono DeepSeek V4 Flash 0731

Classificato per token stimati al secondo, scheda più recente per prima dove le velocità coincidono. Poiché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria, quest'ordinamento segue la larghezza di banda piuttosto che qualsiasi benchmark di gioco..

Le GPU più piccole che ancora funzionano DeepSeek V4 Flash 0731

Il percorso più economico, in base alla capacità di memoria. Un adattamento stretto esegue il modello ma non lascia nulla di riserva per una conversazione più lunga..

Cosa significano i numeri

Cosa serve per eseguire questo modello

Scheda minima

H200 NVL

Memoria necessaria

119.9 GB

Più veloce

153 tok/s

DeepSeek V4 Flash 0731 raggiunge un conteggio di parametri di 284B. Questo è oltre ciò che qualsiasi singola scheda grafica può contenere. Eseguire questo significa o suddividerlo tra più schede o noleggiare hardware progettato per il lavoro, e ogni scheda in grado di contenerlo da sola è un componente da datacenter. Il numero che può: 9.

La scheda più piccola che lo tiene è H200 NVL, con una capacità di memoria di 141 GB, eseguendolo a una compressione di Q3_K_M e producendo circa 109 token al secondo

All'altra estremità si trova B200, generando approssimativamente 153 token al secondo sulla base di una larghezza di banda di VRAM 8,000 GB/s.

Sfondo

DeepSeek V4 Flash 0731 è stato pubblicato da DeepSeek, nel paese registrato come China, durante July 2026. La categoria sotto cui rientra l'editore è industry.

Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling/generation, Question answering.

Poiché i suoi pesi sono stati rilasciati, nulla sull'esecuzione dipende da un fornitore che rimane disponibile — è tuo una volta scaricato. Su Hugging Face è pubblicato sotto l'organizzazione deepseek-ai.

Leggendo i dati di throughput

Il risultato mediano è attorno 79.4 token al secondo. Superare la velocità di lettura in modo diretto: 9 di loro

Il routing di Mixture-of-experts è il motivo per cui le velocità qui sembrano elevate per il conteggio dei parametri. Solo una frazione viene letta per token, ma l'intero insieme deve essere caricato.

La memoria qui è stimata dalla dimensione piuttosto che calcolata dall'architettura, che non è registrata per questo modello — i numeri sono indicativi piuttosto che esatti.

Come è stato addestrato

Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.5 × 10²⁴ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.

Passo dopo passo

Come scegliere una GPU per DeepSeek V4 Flash 0731

La tabella sopra ha già valutato ogni card di cui possediamo le specifiche rispetto a questo modello. Arrivare alla tua risposta richiede sei passaggi..

01

Inizia dalla colonna VRAM

La tabella elenca ogni card in grado di contenere DeepSeek V4 Flash 0731, avere bisogno di circa 119.9 GB a una compressione di Q3_K_M. Quella cifra, non le prestazioni di punta di una CARD, è ciò che decide se può essere eseguita.
02

Decidi quanto a lungo durano le tue conversazioni

La conversazione occupa memoria anche, e cresce man mano che procede. Imposta il cursore sulla lunghezza che ti aspetti, perché con un contesto lungo una CARD che gestisce facilmente domande brevi può essere scartata da DeepSeek V4 Flash 0731.
03

Decidi quanto spazio di compressione accetterai

Ogni card esegue la copia meno compressa che può contenere., raggiungendo una compressione di Q3_K_M sulla scheda più piccola che si adatta. Impostare una qualità minima elimina le schede che riescono a gestirla solo spremendo oltre quanto desiderato e mantiene il confronto a un livello.
04

Confronta TOKEN AL SEC, non specifiche.

Il ranking per tokens al secondo segue la larghezza di banda della memoria piuttosto che il numero di core, per DeepSeek V4 Flash 0731. Non si adatterà a un'ordinazione da gaming, perché la generazione è vincolata dalla larghezza di banda della memoria. La scheda in cima alla lista è B200, nella 153 tok/s
05

Controlla il giudizio di compatibilità prima di acquistare

Tight significa che si carica e funziona senza spazio per aumentare il context length in caso di DeepSeek V4 Flash 0731. Comfortable significa che puoi espandere il contesto in seguito. Quella differenza conta più di pochi token al secondo, quindi acquista per comfortable se ti aspetti di farlo.
06

Apri la scheda su cui ti sei deciso.

Ogni nome di scheda è collegato alla propria pagina, che esegue lo stesso calcolo su tutto il catalogo dei modelli. Una scheda è solitamente acquistata per più di un modello, quindi vale la pena dare un'occhiata prima di acquistare. DeepSeek V4 Flash 0731.

Risposte

DeepSeek V4 Flash 0731 — domande comuni

DeepSeek V4 Flash 0731— è open-source?

I suoi pesi sono pubblicati, quindi può essere scaricato e eseguito sul proprio hardware. Si noti che OPEN WEIGHTS non è lo stesso di OPEN SOURCE nel senso completo — non dice nulla sui dati di addestramento, sul codice di addestramento o sui termini commerciali allegati.

DeepSeek V4 Flash 0731— quanti parametri ha?

Ha un numero di parametri di 284B. 284B total, 13B active. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.

DeepSeek V4 Flash 0731— chi l'ha creato?

È stato pubblicato da DeepSeek, basato su China, un'organizzazione categorizzata come industry.

DeepSeek V4 Flash 0731— quando è stato rilasciato?

È stato pubblicato in July 2026.

DeepSeek V4 Flash 0731— A cosa serve?

Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling/generation, Question answering. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.

DeepSeek V4 Flash 0731— Dove posso scaricarlo?

I suoi pesi sono pubblicati su Hugging Face, sotto l'organizzazione deepseek-ai. Non ospitiamo file di modelli — questo sito calcola quale hardware è necessario per eseguirli.

DeepSeek V4 Flash 0731— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?

L'addestramento ha consumato circa 2.5 × 10²⁴ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.

DeepSeek V4 Flash 0731— posso eseguirlo se non si adatta nella mia GPU?

Può essere diviso tra la scheda e la memoria di sistema, ma genera dolorosamente lentamente in quel modo. La più vicina mancata che calcoliamo risulta insufficiente di 37.8 GB Ogni figura qui presume che l'intero modello sia residente sulla scheda.

DeepSeek V4 Flash 0731— due GPU lo farebbero andare più veloce?

Una seconda CARD raddoppia grossolanamente la VRAM disponibile ma non il tasso di generazione. Il numero già in grado di eseguirlo da solo: 9. Quindi una seconda CARD è raramente la risposta qui.

DeepSeek V4 Flash 0731— perché la quantizzazione differisce tra le schede?

Una scheda più grande contiene una copia più accurata. Il numero di livelli di compressione utilizzati tra le schede che lo eseguono: 3. Schede più grandi ottengono la versione più accurata e il livello di qualità sopra fissa il confronto a un livello.

DeepSeek V4 Flash 0731— quanto sono accurate queste stime di velocità?

Vengono calcolati dalle specifiche piuttosto che misurati, e ognuno ha un intervallo. Un esempio: 92–245 tok/s su B200. Lo stesso modello e scheda variano tra il trenta e il cinquanta per cento a seconda del software di inferenza e della sua versione.

DeepSeek V4 Flash 0731— che GPU ho bisogno per eseguirlo?

La scheda più piccola nel nostro catalogo che la contiene è H200 NVL, con una capacità di memoria di 141 GB. Esegui il modello a una compressione di Q3_K_M utilizzando circa 119.9 GB, e produce approssimativamente 109 token al secondo. Il numero di card in grado di eseguirlo in totale: 9.

DeepSeek V4 Flash 0731— quanto è veloce su una GPU?

Dipende dalla scheda. La più rapida che calcoliamo è B200, circa 153 token al secondo; il più lento che riesce a farlo gestisce considerevolmente meno. La velocità di lettura è di circa dieci token al secondo, e il numero di schede che riescono a farlo: 9.

DeepSeek V4 Flash 0731— quanta VRAM serve?

Ha bisogno di 119.9 GB a una compressione di Q3_K_M, quale è la scheda più piccola che lo utilizza. Meno compressione richiede di più: le cifre nella colonna della memoria sopra sono ricalcolate per ogni scheda, perché ognuna contiene la versione meno compressa possibile.

Fonte

Pubblicazione originale

Ultimo aggiornamento del record 4 August 2026

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