01Ce qu'il sait faire
Points forts
- Contexte massif jusqu'à ~1M tokens
- Orientée code et raisonnement agentique
- Licence MIT permissive
- Release officielle (dépasse la preview)
Limites à connaître
- —Très gros modèle : ~176 Go VRAM en Q4, hors portée grand public
- —Débit local modeste (~5 tok/s en Q4)
- —Pas de tag Ollama — install via HuggingFace
Architecture
Transformer dense 304B · fenêtre de contexte 1 048 576 tokens (1M)
Entraînement
Release officielle DeepSeek V4 Flash (build 0731) succédant à la preview. Détails d'entraînement non publiés.
Idéal pour
CodeRaisonnement agentiqueLong contexte 1M
04Installer
Installez Ollama pour votre OS. Vérifiez le modèle et sa quantification avant le téléchargement. Commencez avec 4096 tokens de contexte, puis contrôlez le placement avec ollama ps. Une commande ci-dessous n’est pas une preuve de test exécuté sur votre machine.
$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
LM Studio
Interface graphique, zéro CLI
→ Voir le guide
llama.cpp
Perf brute, build from source
→ Voir le guide
vLLM
Serveur OpenAI-compatible prod
→ Voir le guide
Jan / GPT4All
Apps desktop tout-en-un
→ Voir le guide
⚠
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.
02Mémoire requise
VRAM GPU approximative pour faire tourner ce modèle, overhead contexte de 4k tokens inclus. Pour un contexte plus long, ajoutez ~1 Go par tranche de 8k tokens.
Q4_K_M
Le plus léger, ~5% de perte
176 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
216 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
325 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
608 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 395 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.
03Vitesse attendue
Tokens générés par seconde en Q4_K_M, contexte 4k. Au-delà de 20 t/s, la lecture est confortable. En dessous de 10 t/s, c'est juste pour tester.
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