Famille DeepSeek · 1600B paramètres

DeepSeek V4 Pro 1.6T

MoE 1.6T/49B actifs, MIT, 1M ctx. CSA+HCA hybride, 3 modes reasoning. Sortie 24 avril 2026.

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

01Ce qu'il sait faire

Points forts
  • Frontière open absolue
  • Licence MIT
  • 1M ctx
  • 3 modes thinking (Non/High/Max)
Limites à connaître
  • —960+ Go en Q4 — serverfarm requis
  • —Pas de quant communautaire encore
Architecture
MoE 1.6T/49B actifs · CSA+HCA hybrid attention · mHC · Muon optimizer · FP4+FP8 mixte
Entraînement
32T+ tokens pré-entraînement.
Idéal pour
Frontière openRaisonnementLong 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-Pro
⚠
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
960 Go
Q5_K_M
Bon compromis qualité/taille
1150 Go
Q8_0
Quasi-indistinguable de FP16
1700 Go
FP16
Pleine précision — usage serveur
3200 Go
Fallback CPU · Si vous n'avez pas de GPU, comptez 1100 Go de RAM minimum pour faire tourner ce modèle à vitesse réduite.

Quel matériel pour DeepSeek V4 Pro 1.6T ?

Pour exécuter DeepSeek V4 Pro 1.6T en local en quantification Q4, il faut environ 960 Go de VRAM. Une option à comparer : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395) — ce modèle dépasse la capacité GPU de ce mini-PC : choisissez un modèle plus petit ou une infrastructure adaptée.

Offre actuelle : GMKtec EVO-X2 64 Go / 1 To (Ryzen AI Max+ 395)
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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
~0.5t/s
GTX 1650, RX 6600, MBA M2 8Go
Milieu de gamme
~2t/s
RTX 4060, 4070, MBP M3 Pro
Haut de gamme
~8t/s
RTX 4090, M4 Max, Radeon 7900