Famille DeepSeek · 284B paramètres

DeepSeek V4 Flash 284B

MoE 284B/13B actifs MIT. Variante efficient de V4. 1M ctx, 3 modes thinking. Sortie 24 avril 2026.

🇨🇳 DeepSeek·Licence MIT·Contexte 976.5625k tokens·Sortie Avril 2026← Catalogue

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • MIT, 1M ctx
  • 13B actifs → rapide pour la taille
  • Variante Base + Instruct
Limites à connaître
  • 170 Go en Q4
  • Quant locale en cours, pas encore officielle
Architecture
MoE 284B/13B actifs · CSA+HCA hybrid · mHC · Muon · FP4+FP8 mixte
Entraînement
Cible « efficient reasoning » à coût réduit vs V4 Pro.
Idéal pour
Raisonnement efficientLong contexteWorkstation

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
170 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
205 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
305 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
568 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 200 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel GPU pour faire tourner DeepSeek V4 Flash 284B ?

Pour exécuter DeepSeek V4 Flash 284B en local en quantification Q4, il faut environ 170 Go de VRAM. Le meilleur rapport prix/performance : un Mac Studio (64 Go de mémoire unifiée).

Où acheter le Mac Studio
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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.

Entrée de gamme
~2t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~8t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~22t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900

04Installer

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

$# HuggingFace : deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash (GGUF communautaire en cours)
Premier téléchargement : entre 2 et 40 Go selon la quantization choisie. Espace disque à prévoir, connexion stable recommandée. Les relances suivantes sont instantanées.