Famille DeepSeek · 552B paramètres

DeepSeek V4.1 Flash 552B

MoE 552B / 8B actifs, licence DeepSeek, 1M contexte. Variante Flash rapide, ~320 Go VRAM Q4. Multilingue, code et raisonnement, datacenter.

🇨🇳 DeepSeek·Licence DeepSeek·Contexte 976.5625k tokens·Sortie 2026-09-07← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Contexte natif massif jusqu'à 1M tokens
  • MoE très efficient : ~8B actifs sur 552B
  • Chat, code et raisonnement multilingues
  • Licence DeepSeek permissive
Limites à connaître
  • ~320 Go VRAM en Q4 : nécessite plusieurs GPU ou datacenter
  • Poids gated sur Hugging Face (acceptation requise)
  • Hors de portée d'une machine grand public
Architecture
MoE clairsemé · 552B paramètres totaux, ~8B-16B actifs par token · fenêtre de contexte jusqu'à 1 000 000 tokens (1M)
Entraînement
Variante Flash de la génération DeepSeek V4.1 (DeepSeek-AI), optimisée pour l'efficience. Tag Ollama officiel disponible. Détails d'entraînement non publiés.
Idéal pour
Raisonnement efficientLong contexte 1MDatacenter / cluster

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
320 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
392 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
591 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
1104 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 718 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner DeepSeek V4.1 Flash 552B ?

Pour exécuter DeepSeek V4.1 Flash 552B en local en quantification Q4, il faut environ 320 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un GMKtec EVO-X2 128 Go (mini-PC IA, 128 Go de mémoire unifiée).

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  • Espace en ligne à vie
  • PDF + fichiers
  • Remboursé 30 j

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.

Entrée de gamme
~32t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~50t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~75t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

Le chemin le plus court : Ollama. Une commande, le modèle est téléchargé et lancé.

$ollama run deepseek-v4.1-flash
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.