DeepSeek-V4.1-Flash: requisitos de VRAM e memória

Checkpoints específicos, com arquitetura e arquivos de peso rastreáveis. FP8 safetensors: 476,49 GiB–550,14 GiB em 8.192 tokens, 1 sequência, KV FP16, vllm.

Este resultado é uma estimativa, não um rastreio medido.Não verificadoPesos com arquivo3 configurações conhecidas

Configurações conhecidas que funcionam

3 configurações conhecidas

Implantações testadas pela comunidade e pelos mantenedores em hardware real, com contexto, quantização e runtime verificados.

DeepSeek-V4.1-Flash
2× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
Medido pelo mantenedor original
Quantização:EXL3 2.9 bpw (mul1)(2.9 bpw)
Runtime de execução:vLLM· TP2
Descarregamento:Engram n-gram tables (shards 47+48) → NVME
Testado:
  • ✓ geração
  • ✓ 262,144 contexto
  • ✓ chamada de ferramentas
  • ✓ visão
  • ✓ decodificação especulativa
Medido:31.6 tok/s· 1 fluxo

Implantação testada. O texto está em inglês.

DeepSeek-V4.1-Flash
3× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
Medido pelo mantenedor original
Quantização:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense
Runtime de execução:SGLang· TP3
Descarregamento:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
Testado:
  • ✓ geração
  • ✓ ~208K Testado (256K cfg)
  • ✓ chamada de ferramentas
  • ✓ visão
  • ✓ decodificação especulativa
Medido:37.9 tok/s· 1 fluxo

Implantação testada. O texto está em inglês.

DeepSeek-V4.1-Flash
4× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
Medido pelo mantenedor original
Quantização:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense (TP=4)
Runtime de execução:SGLang· TP4
Descarregamento:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
Testado:
  • ✓ geração
  • ✓ 1,048,576 contexto
  • ✓ chamada de ferramentas
  • ✓ visão
  • ✓ decodificação especulativa
Medido:45.4 tok/s· 1 fluxo

Implantação testada. O texto está em inglês.

Roda em

Publicador e procedência

A contagem de parâmetros ativos é desconhecida ou não tem fonte independente. Parâmetros ativos descrevem o compute roteado, não a pegada residente completa.

Camadas de memória desta estimativa

Bytes do arquivo, KV bruto, extras do engine e demanda total ficam separados. Isto não é um rastreio de execução.

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

Arquivos contados

QuantizaçãoArquivos contadosBytesMotor de execuçãoEvidência
FP8 safetensors
fp8
48 shards safetensors
Total de bytes selecionados: 510.286.023.000 (475,24 GiB / 510,29 GB)
Primeiro shard: model-00001-of-00048.safetensors
Último shard: model-00048-of-00048.safetensors
Ver todos os 48 arquivos de shard
  • 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 theoreticalNenhum arquivo publicado381.602.657.897 (Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.)—theoretical

Memória por quantização e contexto

Sequências concorrentes = 1. O KV padrão é FP16. O intervalo inclui extras de runtime documentados para o engine indicado. Os números usam o mesmo núcleo da calculadora interativa.

Quantização2.048 tokens8.192 tokens32.768 tokens
FP8 safetensors476,02 GiB–549,59 GiB476,49 GiB–550,14 GiB478,37 GiB–552,36 GiB
INT4 theoretical
Linhas teóricas não são artefactos descarregáveis.
355,68 GiB–458,51 GiB356,15 GiB–459,09 GiB358,02 GiB–461,40 GiB

Cache KV (dados brutos)

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Fontes

Premissas que afetam o resultado

Calculadora

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Quantização

Tipo de dispositivo

Carga

O comprimento de contexto afeta principalmente a memória do KV cache.

Configurações avançadas
Runtime

Engine e tipo de cache KV desta estimativa.

Carga

Cenário de overhead e o espaço de prefill.

Topologia

Como o modelo é dividido entre dispositivos. A memória não é somada.

O número de réplicas é avançado. A quantidade são nós ou GPUs, não réplicas.

Orçamento

Reserva do sistema e margem de segurança. Um número vazio mantém o valor anterior.

GiB (2^30 bytes)

%

Modelo personalizado

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