Família DeepSeek · 1600B de parâmetros

DeepSeek V4 Pro 1.6T

MoE 1,6T/49B ativos, MIT, 1M de contexto. Arquitetura híbrida CSA+HCA, 3 modos de raciocínio. Lançamento 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
  • Fronteira absoluta dos modelos abertos
  • Licença MIT
  • 1M ctx
  • 3 modos de raciocínio (Non/High/Max)
Limitações que você deve conhecer
  • —960+ GB em Q4 — necessita de farm de servidores
  • —Ainda sem quantização comunitária
Arquitetura
MoE 1.6T/49B ativos · atenção híbrida CSA+HCA · mHC · otimizador Muon · mistura FP4+FP8
Treinamento
32T+ tokens de pré-treinamento.
Ideal para
Fronteira abertaRaciocínioContexto longo 1M

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-Pro
⚠
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
960 GB
Q5_K_M
Bom equilíbrio entre qualidade e tamanho
1150 GB
Q8_0
Quase indistinguível de FP16
1700 GB
FP16
Precisão total — uso em servidor
3200 GB
Fallback para CPU · Se você não tiver GPU, considere 1100 GB de RAM mínimo para executar este modelo em velocidade reduzida.

Qual hardware usar para DeepSeek V4 Pro 1.6T?

Para executar DeepSeek V4 Pro 1.6T localmente com quantização Q4, você precisa de aproximadamente 960 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
~0.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8 GB
Categoria intermediária
~2t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Topo de linha
~8t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900