DeepSeek-V4.1-Flash: VRAM- und Speicherbedarf

Konkrete Checkpoints mit belegter Struktur und ausgewählten Gewichtungsdateien. FP8 safetensors: 476,49 GiB–550,14 GiB bei 8.192 Tokens, 1 Sequenz, FP16-KV, vllm.

Das Ergebnis ist eine Schätzung, keine Messung.Nicht geprüftDateigestützte Gewichte3 bekannte Setups

Bekannte lauffähige Setups

3 bekannte Setups

Von Community und Maintainern auf echter Hardware geprüfte Deployments mit belegtem Kontext, Quantisierung und Runtime.

DeepSeek-V4.1-Flash
2× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
Vom Upstream-Maintainer gemessen
Präzision:EXL3 2.9 bpw (mul1)(2.9 bpw)
Laufzeit:vLLM· TP2
Auslagerung:Engram n-gram tables (shards 47+48) → NVME
Getestet:
  • ✓ Generierung
  • ✓ 262,144 Kontext
  • ✓ Werkzeugaufruf
  • ✓ Bild
  • ✓ spekulative Dekodierung
Gemessen:31.6 tok/s· 1 Datenstrom

Geprüftes Deployment. Die Beschreibung ist auf Englisch.

DeepSeek-V4.1-Flash
3× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
Vom Upstream-Maintainer gemessen
Präzision:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense
Laufzeit:SGLang· TP3
Auslagerung:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
Getestet:
  • ✓ Generierung
  • ✓ ~208K Getestet (256K cfg)
  • ✓ Werkzeugaufruf
  • ✓ Bild
  • ✓ spekulative Dekodierung
Gemessen:37.9 tok/s· 1 Datenstrom

Geprüftes Deployment. Die Beschreibung ist auf Englisch.

DeepSeek-V4.1-Flash
4× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
Vom Upstream-Maintainer gemessen
Präzision:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense (TP=4)
Laufzeit:SGLang· TP4
Auslagerung:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
Getestet:
  • ✓ Generierung
  • ✓ 1,048,576 Kontext
  • ✓ Werkzeugaufruf
  • ✓ Bild
  • ✓ spekulative Dekodierung
Gemessen:45.4 tok/s· 1 Datenstrom

Geprüftes Deployment. Die Beschreibung ist auf Englisch.

Läuft auf

Herausgeber und Herkunft

Die Zahl aktiver Parameter ist unbekannt oder nicht unabhängig belegt. Aktive Parameter beschreiben geroutete Rechenlast, nicht den vollständigen residenten Gewichtsumfang.

Speicherschichten in dieser Schätzung

Datei-Bytes, rohes KV, Engine-Zusätze und Gesamtbedarf stehen getrennt. Das ist keine Laufzeitspur.

Weight artifact
475,24 GiB (510.286.023.000 bytes)
Raw KV cache
0,63 GiB (671.088.640 bytes)
Engine extras / workspace
0,63 GiB–74,28 GiB
Total estimated demand
476,49 GiB–550,14 GiB

Gewählte Dateien

QuantisierungGewählte DateienBytesLaufzeitBeleg
FP8 safetensors
fp8
48 Safetensors-Shards
Ausgewählte Bytes gesamt: 510.286.023.000 (475,24 GiB / 510,29 GB)
Erster Shard: model-00001-of-00048.safetensors
Letzter Shard: model-00048-of-00048.safetensors
Alle 48 Shard-Dateien anzeigen
  • model-00001-of-00048.safetensors
  • model-00002-of-00048.safetensors
  • model-00003-of-00048.safetensors
  • model-00004-of-00048.safetensors
  • model-00005-of-00048.safetensors
  • model-00006-of-00048.safetensors
  • model-00007-of-00048.safetensors
  • model-00008-of-00048.safetensors
  • model-00009-of-00048.safetensors
  • model-00010-of-00048.safetensors
  • model-00011-of-00048.safetensors
  • model-00012-of-00048.safetensors
  • model-00013-of-00048.safetensors
  • model-00014-of-00048.safetensors
  • model-00015-of-00048.safetensors
  • model-00016-of-00048.safetensors
  • model-00017-of-00048.safetensors
  • model-00018-of-00048.safetensors
  • model-00019-of-00048.safetensors
  • model-00020-of-00048.safetensors
  • model-00021-of-00048.safetensors
  • model-00022-of-00048.safetensors
  • model-00023-of-00048.safetensors
  • model-00024-of-00048.safetensors
  • model-00025-of-00048.safetensors
  • model-00026-of-00048.safetensors
  • model-00027-of-00048.safetensors
  • model-00028-of-00048.safetensors
  • model-00029-of-00048.safetensors
  • model-00030-of-00048.safetensors
  • model-00031-of-00048.safetensors
  • model-00032-of-00048.safetensors
  • model-00033-of-00048.safetensors
  • model-00034-of-00048.safetensors
  • model-00035-of-00048.safetensors
  • model-00036-of-00048.safetensors
  • model-00037-of-00048.safetensors
  • model-00038-of-00048.safetensors
  • model-00039-of-00048.safetensors
  • model-00040-of-00048.safetensors
  • model-00041-of-00048.safetensors
  • model-00042-of-00048.safetensors
  • model-00043-of-00048.safetensors
  • model-00044-of-00048.safetensors
  • model-00045-of-00048.safetensors
  • model-00046-of-00048.safetensors
  • model-00047-of-00048.safetensors
  • model-00048-of-00048.safetensors
510.286.023.000 (475,24 GiB / 510,29 GB)vllm, sglang, unspecifiedfile-metadata
INT4 theoreticalKeine veröffentlichte Datei381.602.657.897 (Theoretische Zeilen sind keine herunterladbaren Artefakte.)—theoretical

Speicher nach Quantisierung und Kontext

Gleichzeitige Sequenzen = 1. KV ist standardmäßig FP16. Die Spanne enthält dokumentierte Laufzeit-Zusätze der genannten Engine. Die Zahlen nutzen denselben Kern wie der interaktive Rechner.

Quantisierung2.048 tokens8.192 tokens32.768 tokens
FP8 safetensors476,02 GiB–549,59 GiB476,49 GiB–550,14 GiB478,37 GiB–552,36 GiB
INT4 theoretical
Theoretische Zeilen sind keine herunterladbaren Artefakte.
355,68 GiB–458,51 GiB356,15 GiB–459,09 GiB358,02 GiB–461,40 GiB

KV-Cache (Rohdaten)

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Quellen

Annahmen, die das Ergebnis beeinflussen

Rechner

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Quantisierung

Gerätetyp

Last

Die Kontextlänge betrifft vor allem den KV-Cache.

Erweiterte Einstellungen
Laufzeit

Engine und KV-Cache-Typ für diese Schätzung.

Arbeitslast

Overhead-Szenario und der Prefill-Arbeitsspeicher.

Topologie

Wie das Modell auf Geräte verteilt wird. Speicher wird nicht addiert.

Replikatzahl ist eine erweiterte Option. Anzahl meint Knoten oder GPUs, nicht Replikate.

Budget

Systemreserve und Sicherheitsmarge. Ein leeres Feld behält den vorherigen Wert.

GiB (2^30 Byte)

%

Eigenes Modell

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Die Datei wird nur im Browser gelesen und nicht hochgeladen.

Nur huggingface.co, nur config.json, kein Token. Private Repos werden abgelehnt.

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