01功能特性
优点
- 原生上下文支持高达 1M 个 token
- MoE 架构效率很高：总计 552B 参数中，约 8B 为活跃参数
- 多语言聊天、代码和推理
- 宽松的 DeepSeek 许可证
需了解的局限性
- —~320 GB 显存（Q4）：需要多个GPU或数据中心支持
- —Hugging Face 上访问受限的模型权重（需接受条款）
- —超出普通个人电脑的处理能力
架构
稀疏MoE架构 · 总参数552B，每个token激活约8B-16B参数 · 上下文窗口达1,000,000 tokens（1M）
训练
DeepSeek V4.1（DeepSeek-AI）这一代模型的 Flash 版本，针对效率进行了优化。已有官方 Ollama 标签可用。训练细节尚未公布。
最适合的场景
高效的推理长上下文 1M数据中心 / 集群
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。
$ollama run deepseek-v4.1-flash
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%
320 GB
Q5_K_M
质量/体积的良好平衡
392 GB
Q8_0
几乎无法与 FP16 区分
591 GB
FP16
全精度 — 服务器用途
1104 GB
CPU 回退 · 如果您没有 GPU，请预留 718 GB 内存 以较低速度运行此模型的最低要求。
运行DeepSeek V4.1 Flash 552B需要什么硬件？
在本地以Q4量化运行DeepSeek V4.1 Flash 552B，大约需要320 GB 显存。可供比较的硬件选项：BOSGAME M5 128GB / 2TB (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。
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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
- 终身更新
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。