Família DeepSeek · 284B de parâmetros

DeepSeek V4 Flash 284B

MoE 284B/13B ativos MIT. Variante eficiente de V4. 1M ctx, 3 modos de pensamento. Lançamento em 24 de abril de 2026.

🇨🇳 DeepSeek·Licença MIT·Contexto 976.5625k tokens·Data de lançamento abril de 2026← Catálogo

01O que ele sabe fazer

Pontos fortes
  • MIT, 1M ctx
  • 13B ativos → rápido para o tamanho
  • Variante Base + Instruct
Limitações que você deve conhecer
  • —170 GB em Q4
  • —Quantização local em andamento, ainda não oficial
Arquitetura
MoE 284B/13B ativos · CSA+HCA híbrido · mHC · Muon · FP4+FP8 misto
Treinamento
Voltado ao « efficient reasoning », com custo menor em comparação com o V4 Pro.
Ideal para
Raciocínio eficienteContexto longoWorkstation

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.

$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash (GGUF communautaire en cours)
⚠
Primeiro download: entre 2 e 40 GB, dependendo da quantização escolhida. Reserve espaço em disco; recomenda-se uma conexão estável. As execuções seguintes são instantâneas.

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.

Q4_K_M
O mais leve, ~5% de perda
170 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
205 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
305 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
568 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 200 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para DeepSeek V4 Flash 284B?

Para executar DeepSeek V4 Flash 284B localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 170 GB de VRAM. Uma opção para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo excede a capacidade de GPU deste mini-PC: escolha um modelo menor ou uma infraestrutura adequada.

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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.

Categoria de entrada
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~8t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900