01Lo que sabe hacer
- Modelo de frontera abierto a escala de ~1,7T
- Contexto masivo hasta ~1M tokens
- Licencia MIT permisiva
- Arquitectura MoE (número reducido de parámetros activos durante la inferencia)
- —Fuera del alcance del público general: ~986 GB de VRAM en Q4, se requiere infraestructura multi-GPU
- —Velocidad local muy baja (~5 tok/s en Q4)
- —Sin etiqueta de Ollama — instalación a través de HuggingFace
04Instalar
Instala Ollama para tu SO. Verifica el modelo y su cuantización antes de la descarga. Comienza con 4096 tokens de contexto y luego controla la asignación con ollama ps. Un comando a continuación no es prueba de que se haya ejecutado una prueba en tu máquina.
02Memoria requerida
VRAM de GPU aproximada para ejecutar este modelo, incluido el sobrecoste de contexto de 4k tokens. Para un contexto más largo, añade ~1 GB por cada tramo de 8k tokens.
¿Qué hardware necesitas para DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T?
Para ejecutar DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T en local con cuantización Q4, necesitas aproximadamente 986 GB de VRAM. Una opción para comparar: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — este modelo supera la capacidad de la GPU de este mini-PC: elige un modelo más pequeño o una infraestructura adecuada.
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¿Demasiado grande para tu máquina? El kit te da el modelo que cabe en tu VRAM
- Espacio en línea de por vida
- PDF + archivos
- Actualizaciones de por vida
03Velocidad estimada
Tokens generados por segundo en Q4_K_M, contexto 4k. Por encima de 20 t/s, la lectura es cómoda. Por debajo de 10 t/s, es solo para probar.