Familie DeepSeek · 1600Mrd. Parameter

DeepSeek V4 Pro 1.6T

MoE 1,6T/49B aktive Parameter, MIT, 1M Kontext. Hybride CSA+HCA-Architektur, 3 Reasoning-Modi. Veröffentlichung am 24. April 2026.

🇨🇳 DeepSeek·Lizenz MIT·Kontext 976.5625k tokens·Erscheinungsdatum April 2026← Katalog

01Was es kann

Stärken
  • Absolute offene Grenze
  • MIT-Lizenz
  • 1M ctx
  • 3 Denkmodi (Non/High/Max)
Einschränkungen, die Sie kennen sollten
  • —960+ GB in Q4 — Serverfarm erforderlich
  • —Noch keine Quantisierung aus der Community verfügbar
Architektur
MoE 1,6T/49B aktive Parameter · hybride CSA+HCA-Attention · mHC · Muon-Optimizer · gemischtes FP4+FP8
Training
32 Billionen Tokens oder mehr für das Vortraining.
Ideal für
offene GrenzeReasoningLanger Kontext: 1M

04Installieren

Installieren Sie Ollama für Ihr Betriebssystem. Prüfen Sie das Modell und seine Quantisierung vor dem Download. Beginnen Sie mit einem Kontext von 4096 Tokens und prüfen Sie anschließend mit ollama ps, wo das Modell ausgeführt wird. Ein unten aufgeführter Befehl ist kein Beweis dafür, dass ein Test auf Ihrem Computer ausgeführt wurde.

$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro
⚠
Erster Download: zwischen 2 und 40 GB, abhängig von der gewählten Quantisierung. Festplattenspeicher einplanen, stabile Verbindung empfohlen. Nachfolgende Starts erfolgen sofort.

02Benötigter Speicher

Ungefähr benötigter GPU-VRAM zum Ausführen dieses Modells, einschließlich des Speicherbedarfs für einen Kontext von 4k Tokens. Für einen längeren Kontext rechnen Sie mit zusätzlich ca. 1 GB je 8k Tokens.

Q4_K_M
Am leichtesten, ~5 % Verlust
960 GB
Q5_K_M
Guter Kompromiss aus Qualität und Größe
1150 GB
Q8_0
Kaum von FP16 zu unterscheiden
1700 GB
FP16
Volle Präzision — Server-Einsatz
3200 GB
CPU-Fallback · Wenn Sie keine GPU haben, rechnen Sie mit 1100 GB RAM als Minimum, um dieses Modell mit reduzierter Geschwindigkeit auszuführen.

Welche Hardware eignet sich für DeepSeek V4 Pro 1.6T?

Um DeepSeek V4 Pro 1.6T lokal mit Q4-Quantisierung auszuführen, benötigen Sie etwa 960 GB VRAM. Eine Option zum Vergleich: GMKtec EVO-X2 64 GB / 1 TB (Ryzen AI Max+ 395) — dieses Modell überschreitet die GPU-Kapazität dieses Mini-PCs: Wählen Sie ein kleineres Modell oder eine geeignete Infrastruktur.

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03Erwartete Geschwindigkeit

Generierte Tokens pro Sekunde in Q4_K_M, Kontext 4k. Jenseits von 20 t/s, lässt es sich angenehm lesen. Bei weniger als 10 t/s, eignet es sich nur zum Testen.

Einsteigerklasse
~0.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8GB
Mittelklasse
~2t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Oberklasse
~8t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900