01Ce qu'il sait faire
- Modèle frontière open à l'échelle ~1,7T
- Contexte massif jusqu'à ~1M tokens
- Licence MIT permissive
- Architecture MoE (paramètres actifs réduits à l'inférence)
- —Hors portée grand public : ~986 Go VRAM en Q4, infra multi-GPU requise
- —Débit local très faible (~5 tok/s en Q4)
- —Pas de tag Ollama — install via HuggingFace
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.
Quel GPU pour faire tourner DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T ?
Pour exécuter DeepSeek V4 Pro 0813 1.7T en local en quantification Q4, il faut environ 986 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).
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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.
04Installer
Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.