在本地运行 DeepSeek V4 Pro 1.6T 所需的最小显存是多少？

采用 Q4_K_M 量化时，预计需要约 960 GB 显存。这意味着至少需要 12 块 H100 80GB GPU 进行张量并行，或使用一个 B200 集群。实验性 Q2 量化（llama.cpp i-quants）可将需求降至约 500 GB，但会显著降低推理能力。目前没有任何 Mac 的内存能容纳该模型，即使采用 Q2 量化也不行。

配备 512 GB 内存的 Mac Studio M3 Ultra 能否装下 Llama 4 Maverick？

可以，采用 Q4_K_M 量化时占用约 240 GB，并为 KV 缓存留有充足余量。观察到的吞吐量约为 8–15 token/秒（估算值），具体取决于上下文长度。若要与其他 Mac 部署方案比较，请参阅 Mac Studio 上的 LLM 指南。

Llama 4 Community 许可是否对初创公司构成问题？

月活跃用户数低于 7 亿时，不会。署名条款“Built with Llama”和可接受使用政策仍是仅有的实质性义务。对于希望采用纯粹宽松许可的项目，采用 MIT 许可的 DeepSeek V4 Pro 或采用 Apache 2.0 许可的 Mistral Large 3 675B 更合适。

为这些MoE模型推荐哪种推理后端？

SGLang 和 vLLM 是多 GPU 推理服务的主流选择，原生支持专家并行。对于 Mac 或工作站上的单用户使用，llama.cpp 仍是首选。安装指南已汇总于 quelllm.fr/guide/backend-inference。

这些模型可以进行微调吗？

技术上可以通过 LoRA/QLoRA 实现，但一旦超出概念验证阶段，硬件成本就会高得难以承受。对于 DeepSeek V4 Pro，全量微调很容易需要超过 100 个 H100 节点。建议优先在 DeepSeek V3.2 或 Qwen 3 235B-A22B 上进行监督微调（SFT），所需资源门槛要低得多。

Llama 4 Maverick 400B vs DeepSeek V4 Pro 1.6T

Q: 哪个在代码方面表现更好？

DeepSeek V4 Pro 1.6T 在 HumanEval、MBPP 和 SWE-Bench 上表现领先（官方发布后将确认分数），继承自 DeepSeek-Coder 系列。Llama 4 Maverick 在常规 Python 任务上仍具竞争力，但在多文件调试方面存在差距。对于纯编码场景且无 VRAM 预算的情况，Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 提供最佳性能比。

对决 Llama 4 Maverick 对比 DeepSeek V4 Pro 对比了 2026 年前沿 MoE 的两种理念：一款 Meta 的 400B 总参数模型，激活一个紧凑专家；对面是一座 DeepSeek 的 1.6 万亿参数巨无霸。这一比较 Llama 4 Maverick 对比 DeepSeek V4 Pro 对所有考虑在本地部署万亿参数模型的部署人员都有参考价值。我们将介绍硬件规格、许可证、实测性能、使用场景以及技术常见问题解答。

架构与硬件规格

两个模型均采用专家混合架构，但规模不可同日而语。 Llama 4 Maverick 400B 共有4000亿个参数，其设计侧重于激活参数量与总参数量的比值。 DeepSeek V4 Pro 1.6T 将参数量推高至 16000 亿，是 Meta 那款竞品参数量的四倍。

显存占用（估算值，llama.cpp标准量化） :

Llama 4 Maverick 400B : Q4_K_M约240 GB，Q5_K_M约300 GB，Q8_0约400 GB，FP16约800 GB（具体数值需根据MoE打包方式确认）
DeepSeek V4 Pro 1.6T : ~960 GB（Q4_K_M），~1.2 TB（Q5_K_M），~1.6 TB（Q8_0），>3 TB（FP16）

这些数字说明了使用门槛：采用激进量化后，Maverick 仍可在配备 8×H100 80GB 的工作站或 Mac Studio M3 Ultra 512 GB 上运行。DeepSeek V4 Pro 则要求多节点基础设施，通常需要 12 至 16 块 H100 80GB 进行张量并行，甚至需要 B200 集群。 quelllm.fr 的 VRAM 使用指南逐项详细说明计算过程。

在上下文方面，两款模型均宣称 1 000 000个token，这使它们在长文档应用方面与以下模型属于同一类别： GLM 5.2 753B-A40B 或 MiMo V2.5 Pro。实际上，超过 200k tokens 的实际使用取决于后端（vLLM、SGLang、llama.cpp）和 KV-cache 分配，后者很快就会成为限制因素。

许可证与再分发条款

许可证影响自托管部署在商业和工业场景中的可行性。

Llama 4 Maverick 400B ：采用 Llama 4 Community 许可证，对月活跃用户超过 7 亿的衍生服务设有限制，并要求注明 "Built with Llama"。完整详情见 Meta 在 Llama GitHub 仓库中发布的官方文本.
DeepSeek V4 Pro 1.6T : MIT许可，无用户数量限制条款，也无强化署名要求。这是商业封闭产品或内部分支的最宽松许可选项。

这种差异具有结构性。面向大众的金融科技或 B2C SaaS 平台更倾向于选择 DeepSeek 的 MIT，其方向与 DeepSeek R1 671B et DeepSeek V3.2。研发团队或业务软件厂商可以接受Llama 4 Community许可证，已有同类先例，例如 Llama 3.1 405B Instruct et Llama 4 Scout 109B.

性能：token/秒及基准测试结果

吞吐量数据高度依赖后端和批处理设置。以下数值为 供参考的数量级估计（有待确认） 源自HuggingFace社区反馈及 SGLang 在 GitHub 上发布的报告.

单流推理Tokens/秒（估算值） :

Llama 4 Maverick 400B ：在 8×H100 80GB 上采用 Q4 量化时为 25–40 t/s，在 Mac Studio M3 Ultra 512 GB 上为 8–15 t/s
DeepSeek V4 Pro 1.6T ：在 16 块 H100 80GB 上采用 Q4 量化时，速度为每秒 10–18 个 token，无法在 Mac 上部署

批量推理服务中的差距会缩小：DeepSeek V4 Pro能更充分地利用专家并行（根据MoE配置，估计每个token约激活7–9个专家，而Maverick约为2个）。对于多用户服务，即使DeepSeek模型的内存占用较大，其每百万token的成本也可能反而更低。

公开基准测试（分数待正式发布后确认） :

MMLU : Maverick ~86–88，V4 Pro ~89–91
HumanEval : Maverick ~85, V4 Pro ~90+
AIME 2024 ：Maverick 约 55，V4 Pro 约 70+（得益于推理链，优势明显）
GPQA Diamond : V4 Pro 明显领先

在编程方面，其层级结构与 DeepSeek V3 671B 已经优于 Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 在 SWE-Bench 评估中。参考评估方法详见 arXiv论文 DeepSeek-V3 (2412.19437) 和 HuggingFace 上的 Llama 4 模型卡.

应用场景与权衡

在 Llama 4 Maverick 对比 DeepSeek V4 Pro 取决于负载的性质。

在以下情况下选择Llama 4 Maverick :

硬件预算所能支持的显存总量上限为 250–300 GB
需要成熟的工具生态系统（transformers、vLLM、ggml 的支持非常完善）
计划处理多模态工作负载（Maverick 内置原生视觉塔）
内部使用，不涉及会造成问题的用户数量门槛

在以下情况下选择 DeepSeek V4 Pro :

已有可用的 H100/B200 多节点集群
高负载推理任务：数学证明、多步骤智能体任务、大型代码库重构
对许可证有严格的法律要求（需要纯 MIT 许可证）
OEM 分发或白标产品

对于处于中间档位的团队，合理的折中选择仍是 DeepSeek V4 Flash 284B 或 Qwen 3.5 397B-A17B，它们在 Q4 量化下可装入 2 个 DGX 节点。对比 DeepSeek V4 Flash 与 Qwen 3.5 397B 深入探讨这一权衡。

生态系统及直接竞争情况

本地万亿参数模型这一领域如今已趋于饱和。除了这两款主角模型， Kimi K2.6, Ring-1T et Ling 2.6 1T 提供了一系列总参数量约为1 000B的并发架构，通常采用MIT或修改版MIT许可。 MiMo V2.5 Pro 由小米推出，以极低的参数激活比例见长，有利于提高服务器吞吐量。

在 Meta 的模型中，另一款可选模型仍是 Llama 3.1 405B Instruct, 传统密集型模型，目前仍被广泛用作多个基准测试的基线。对于显存无法超过200 GB的用户， Mistral Large 3 675B Q3或 Qwen 3 235B-A22B 是合理的备选方案。完整概览持续更新于页面 2026 年最佳开源大语言模型.

FAQ

Q：在本地运行 DeepSeek V4 Pro 1.6T 至少需要多少 VRAM？

预计需要 约960 GB显存（Q4_K_M） （估算值）。这至少需要12块H100 80GB GPU进行张量并行，或一个B200集群。实验性Q2量化（llama.cpp i-quants）可将内存需求降至约500 GB，但会严重削弱推理能力。目前没有任何Mac的内存能容纳该模型，即使采用Q2量化也是如此。

Q：Llama 4 Maverick 能否在 Mac Studio M3 Ultra 512 GB 上运行？

是的，采用 Q4_K_M 量化（约 240 GB）且 KV-cache 有充足余量。实际吞吐量在 8–15 个 token/秒（估算值）之间，具体取决于上下文长度。与 Mac 平台上的其他部署方案对比，请参见 Mac Studio 上的 LLM 指南.

Q：使用 Llama 4 Community 许可证对初创公司是否构成问题？

月活跃用户数不低于 7 亿。'Built with Llama' 的声明以及可接受使用政策是唯一真实承诺。对于寻求完全宽松许可的项目， DeepSeek V4 Pro 采用 MIT 或 Mistral Large 3 675B 采用 Apache 2.0 许可证，是更合适的选择。

Q：哪个模型的编程能力更强？

DeepSeek V4 Pro 1.6T 在 HumanEval、MBPP 和 SWE-Bench 上表现领先（官方发布后确认分数），继承自 DeepSeek-Coder 系列。Llama 4 Maverick 在常规 Python 任务上仍具竞争力，但在多文件调试方面存在差距。对于纯编码场景且 VRAM 预算有限的情况， Qwen3-Coder-Next 80B-A3B 提供最佳性能比。

Q：针对这些 MoE 模型，推荐哪种推理后端？

SGLang et vLLM 是多 GPU 推理服务的主流选择，原生支持专家并行。对于在 Mac 或工作站上供单个用户使用的场景， llama.cpp 仍是标杆。安装指南汇总于 quelllm.fr/guide/backend-inference.

Q：能否对这些模型进行微调？

技术上可以通过 LoRA/QLoRA 实现，但一旦超出概念验证阶段，硬件成本就会高得难以承受。对于 DeepSeek V4 Pro，全参数微调所需的 H100 节点很容易超过 100 个。建议优先对以下模型进行监督微调（SFT）： DeepSeek V3.2 或 Qwen 3 235B-A22B，硬件门槛明显更低。

结论

最终结论 Llama 4 Maverick 对比 DeepSeek V4 Pro 归结为预算与能力上限之间的权衡：Maverick 是 2026 年前沿 MoE 模型的合理入门选择，DeepSeek V4 Pro 则是拥有相应硬件者的无妥协推理标杆。请根据您可用的 VRAM 使用……来细化您的选择 quelllm.fr 配置器, 或探索所有万亿级模型的完整替代方案完整目录.