01功能特性
优点
- 规模约 1.7T 的开放前沿模型
- 超大上下文，最高约 100 万个 token
- MIT 许可（宽松）
- MoE 架构（推理时激活的参数数量较少）
需了解的局限性
- —普通用户难以企及：Q4 量化下需要约 986 GB 显存，且需多 GPU 基础设施
- —本地生成速度极低（Q4 量化下约 5 token/秒）
- —无 Ollama 标签 — 通过 HuggingFace 安装
架构
MoE 约 1.7T 参数 · 上下文窗口 1,048,576 token（1M）
训练
DeepSeek V4 Pro 日期标记为 0813 的检查点，接替此前的构建版本。训练细节未公开。
最适合的场景
开放边界推理长上下文 1M
04安装
安装 Ollama 适用于您的操作系统。下载前请检查模型及其量化方式。从 4096 tokens 的上下文开始，然后使用 ollama ps 检查模型的加载位置。下方列出的命令并不能证明已在您的机器上执行过测试。
$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813
LM Studio
图形界面，无需命令行操作
→ 查看指南
llama.cpp
原始性能，从源码构建
→ 查看指南
vLLM
兼容 OpenAI 的生产级服务器
→ 查看指南
Jan / GPT4All
一体化桌面应用
→ 查看指南
⚠
首次下载：根据所选量化方式，大小在 2 到 40 GB 之间。请预留磁盘空间，建议使用稳定的网络连接。后续启动将即时完成。
02所需内存
运行此模型所需的大致 GPU 显存容量，已包含 4k tokens 的上下文开销。如需更长的上下文，每增加 8k tokens，请额外预留约 1 GB。
Q4_K_M
最轻量，损失约 5%
986 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
1207 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
1819 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
3400 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 2210 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T，大约需要986 GB 显存。可供比较的硬件选项：GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — 此模型超出该迷你 PC 的 GPU 容量：请选择更小的模型或合适的基础设施。
当前在售产品： GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395)
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在你的私有 ChatGPT 中使用此模型，无需云端
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- 在线空间，终身可用
- PDF + 文件
- 30 天内退款
03预期速度
Q4_K_M 量化下每秒生成的 tokens 数，上下文为 4k。超过 20 t/s，阅读体验舒适。低于 10 t/s，仅用于测试。