DeepSeek-V4.1-Flash の VRAM・メモリ要件

出典付きの構成と、選択した重みファイルに基づく具体的なチェックポイントです。 FP8 safetensors:8,192 トークンで約 476.49 GiB–550.14 GiB、シーケンス 1、FP16 KV、vllm。

これは見積もりであり、実機トレースではありません。未確認ファイル由来の重み確認済みの構成 3 件

動作が確認された構成

確認済みの構成 3 件

実機で文脈長・量子化・ランタイムを確認した、コミュニティとメンテナの検証済みデプロイです。

DeepSeek-V4.1-Flash
2× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
上流メンテナが測定
量子化:EXL3 2.9 bpw (mul1)(2.9 bpw)
ランタイム:vLLM· TP2
オフロード:Engram n-gram tables (shards 47+48) → NVME
テスト済み:
  • ✓ テキスト生成
  • ✓ 262,144 コンテキスト
  • ✓ ツール呼び出し
  • ✓ 画像入力
  • ✓ 投機的デコード
測定値:31.6 tok/s· 1 ストリーム

検証済みのデプロイです。解説は英語です。

DeepSeek-V4.1-Flash
3× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
上流メンテナが測定
量子化:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense
ランタイム:SGLang· TP3
オフロード:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
テスト済み:
  • ✓ テキスト生成
  • ✓ ~208K テスト済み (256K cfg)
  • ✓ ツール呼び出し
  • ✓ 画像入力
  • ✓ 投機的デコード
測定値:37.9 tok/s· 1 ストリーム

検証済みのデプロイです。解説は英語です。

DeepSeek-V4.1-Flash
4× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
上流メンテナが測定
量子化:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense (TP=4)
ランタイム:SGLang· TP4
オフロード:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
テスト済み:
  • ✓ テキスト生成
  • ✓ 1,048,576 コンテキスト
  • ✓ ツール呼び出し
  • ✓ 画像入力
  • ✓ 投機的デコード
測定値:45.4 tok/s· 1 ストリーム

検証済みのデプロイです。解説は英語です。

動く構成

公開元と出典

アクティブパラメータ数は不明、または独立した出典がありません。アクティブ数はルーティング計算量であり、常駐ウェイト全体ではありません。

この見積もりのメモリ内訳

ファイルのバイト、生の KV、エンジンの追加分、合計需要は別々です。ランタイムのトレースではありません。

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

計上したファイル

量子化計上したファイルバイト実行エンジン根拠
FP8 safetensors
fp8
safetensors シャード 48 件
選択したバイトの合計:510,286,023,000 (475.24 GiB / 510.29 GB)
先頭のシャード:model-00001-of-00048.safetensors
末尾のシャード:model-00048-of-00048.safetensors
シャードファイル 48 件をすべて表示
  • 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 theoretical公開ファイルなし381,602,657,897 (理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。)—theoretical

量子化とコンテキストごとのメモリ

同時シーケンスは 1 です。KV は既定で FP16 です。範囲には、記載したエンジンの記録済みランタイム分が含まれます。数字は対話式計算機と同じコアです。

量子化2,048 tokens8,192 tokens32,768 tokens
FP8 safetensors476.02 GiB–549.59 GiB476.49 GiB–550.14 GiB478.37 GiB–552.36 GiB
INT4 theoretical
理論行はダウンロード可能な成果物ではありません。
355.68 GiB–458.51 GiB356.15 GiB–459.09 GiB358.02 GiB–461.40 GiB

KV Cache(生データ)

このモデルで計算機を開く

関連ページ

出典

結果を左右する前提

計算機

公開カタログスナップショットを読み込み中…

モデルを先に選び、その後で機器を確認します。

量子化

機材の種類

ワークロード

コンテキスト長は主に KV キャッシュメモリに効きます。

詳細設定
ランタイム

この見積もりで使うエンジンと KV キャッシュの型です。

ワークロード

オーバーヘッドの想定と、プリフィル作業領域を含めるかどうかです。

トポロジ

モデルを複数デバイスへどう分割するか。メモリは合算しません。

複製数は上級オプションです。台数はノードまたは GPU であり、複製数ではありません。

予算

システム予約と安全余裕。数字を空にすると直前の値を保ちます。

GiB(2^30 バイト)

%

カスタムモデル

設定を読み込むか、構造を手入力します。読み込むまでリポジトリは走査しません。

ブラウザ内だけで解析します。ファイルは送信しません。

huggingface.co の config.json のみ。トークンなし。非公開リポジトリは拒否します。

検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。

検索するかカタログから選ぶと、ローカルLLMの必要VRAMが出ます。