01O que ele sabe fazer
- Modelo de fronteira open na escala de ~1,7T
- Contexto muito amplo de até ~1M tokens
- Licença MIT permissiva
- Arquitetura MoE (parâmetros ativos reduzidos na inferência)
- —Fora do alcance do público geral: ~986 GB de VRAM em Q4, infraestrutura multi-GPU necessária
- —Taxa de transferência local muito baixa (~5 tok/s em Q4)
- —Sem tag Ollama — instalação via HuggingFace
04Instalar
Instale Ollama para seu SO. Verifique o modelo e sua quantização antes do download. Comece com 4096 tokens de contexto, depois verifique a alocação com ollama ps. Um comando abaixo não é prova de teste executado na sua máquina.
02Memória necessária
Quantidade aproximada de VRAM da GPU necessária para executar este modelo, incluindo a memória adicional para um contexto de 4k tokens. Para um contexto mais longo, adicione ~1 GB a cada 8k tokens.
Qual hardware usar para DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T?
Para executar DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 986 GB de VRAM. Uma opção para comparar: BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.
Por que essa escolha? Nossa ficha completa sobre BOSGAME M5 128GB / 2TB (Ryzen AI Max+ 395) →
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Muito grande para sua máquina? O kit fornece o modelo que cabe na sua VRAM
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03Velocidade estimada
Tokens gerados por segundo em Q4_K_M, contexto 4k. Acima de 20 t/s, a leitura é confortável. Abaixo de 10 t/s, é apenas para testar.