DeepSeek-V4.1-Flash 在 DGX Spark (GB10) 上:128 GB unified,放不下,粗估

DeepSeek-V4.1-Flash 在 DGX Spark (GB10) 上(128 GB unified):放不下。估算 476.18 GiB–549.77 GiB,对照净预算 112.00 GiB(FP8 safetensors,4,096 个 token)。

针对一种配置的有条件判断。上下文、量化和引擎一变,结论也可能变。 本页使用的配置:FP8 safetensors,4,096 个缓存 token,1 个序列,引擎 vllm。 状态:预计内存不足。软件:未核实。.

通用计算器判断的是规范 checkpoint。这个组合另有 3 条社区实测过的部署方案。

预计内存不足未核实当前结果是估算,不是对应环境的实测。3 个已知方案

已知社区运行方案

3 个已知方案

该模型在此硬件上的已知真实运行方案。

DeepSeek-V4.1-Flash
2× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
上游维护者实测
量化:EXL3 2.9 bpw (mul1)(2.9 bpw)
运行时:vLLM· TP2
卸载:Engram n-gram tables (shards 47+48) → NVME
已测试:
  • ✓ 文本生成
  • ✓ 262,144 上下文
  • ✓ 工具调用
  • ✓ 视觉
  • ✓ 推测解码
实测:31.6 tok/s· 1 流

这是实测部署。详细说明为英文。

DeepSeek-V4.1-Flash
3× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
上游维护者实测
量化:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense
运行时:SGLang· TP3
卸载:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
已测试:
  • ✓ 文本生成
  • ✓ ~208K 已测试 (256K cfg)
  • ✓ 工具调用
  • ✓ 视觉
  • ✓ 推测解码
实测:37.9 tok/s· 1 流

这是实测部署。详细说明为英文。

DeepSeek-V4.1-Flash
4× NVIDIA DGX Spark (GB10, 128 GB unified)
上游维护者实测
量化:Native MXFP4 MoE + FP8 Dense (TP=4)
运行时:SGLang· TP4
卸载:Engram n-gram tables (189 GiB) → NVME
已测试:
  • ✓ 文本生成
  • ✓ 1,048,576 上下文
  • ✓ 工具调用
  • ✓ 视觉
  • ✓ 推测解码
实测:45.4 tok/s· 1 流

这是实测部署。详细说明为英文。

本页固定配置

技术标识与分享数据
  • 模型deepseek-v4.1-flash
  • 硬件nvidia-dgx-spark-128gb-unified
  • 量化fp8
  • 分享这个配置的片段v2.eyJzY2hlbWFWZXJzaW9uIjoyLCJjYWxjdWxhdG9yVmVyc2lvbiI6IjAuMy4wIiwiZGF0YXNldFZlcnNpb24iOiIyMDI2LTEwLTAyLjEiLCJjb25maWciOnsibW9kZWxJZCI6ImRlZXBzZWVrLXY0LjEtZmxhc2giLCJoYXJkd2FyZUlkIjoibnZpZGlhLWRneC1zcGFyay0xMjhnYi11bmlmaWVkIiwiZGV2aWNlQ291bnQiOjEsInF1YW50aXphdGlvbklkIjoiZnA4IiwiY29udGV4dFRva2VucyI6NDA5NiwiY29uY3VycmVudFNlcXVlbmNlcyI6MSwiZW5naW5lIjoidmxsbSIsImt2VHlwZSI6ImZwMTYifX0

内存构成

Weight artifact
475.24 GiB (510,286,023,000 bytes)
Raw KV cache
0.31 GiB (335,544,320 bytes)
Engine extras / workspace
0.63 GiB–74.22 GiB
Total estimated demand
476.18 GiB–549.77 GiB
Net calculator budget
112.00 GiB
OS / display reserve
16.00 GiB
Remaining vs net budget
-437.77 GiB–-364.18 GiB

高估算 549.77 GiB,对照净预算 112.00 GiB

内存够用,不代表指定引擎、量化格式和操作系统一定能跑。软件兼容也不代表性能足够好。

这台设备上的其他已发布文件

同一模型、同一设备、同样的上下文(4,096 个 token,1 个序列,FP16 KV)。每一行是一组已发布的权重文件及其常用引擎,按内存从大到小排列。

量化运行引擎估算内存适配
FP8 safetensors 本页配置vllm476.18 GiB–549.77 GiB放不下 · 粗估

影响结论的假设

在计算器中打开这个组合KV Cache

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数据来源

计算器

组合页锁定路由中的模型和设备。要改身份请到主计算器自定义;分享会保留那次选择。

正在加载已发布的目录快照…

先选择模型,再检查设备。

量化

设备类型

工作负载

上下文长度主要影响 KV Cache 内存。

高级设置
运行时

这次估算使用的引擎和 KV 缓存类型。

工作负载

开销场景,以及是否计入预填充工作区。

拓扑

模型如何切到多张设备上。各设备的显存不会相加。

副本数是高级部署选项。数量指节点或 GPU,不是副本。

预算

系统保留和安全余量。数字框清空时保留上一次的值。

GiB(2^30 字节)

%

自定义模型

导入配置或手填结构。点导入之前不会去扫描仓库。

仅在浏览器中解析,不会上传文件。

只允许 huggingface.co 上的 config.json,不使用 token,不读取私有仓库。

搜索或选择目录中的模型,查看本地大模型的显存需求。

搜索或选择目录中的模型,查看本地大模型的显存需求。