DeepSeek-V4.1-Flash

DeepSeek · 552B 总参数 / 激活 8B · MoE · MLA 多潜注意力 · 压缩稀疏注意力(40 层仅 4 层存 KV)· Engram 哈希记忆(196B 表可 host offload)· 1M ctx · 开源 2026-09-09 · 552B MoE 激活 8B / 1M 上下文 / MLA+压缩注意力 / Engram 记忆 offload / 多机/共享主机门槛

关于 DeepSeek-V4.1-Flash 的完整介绍(点开看;上面就是结论表)

这条是清单里的「门槛展示」条目,不是给消费卡的推荐。两笔账必须分开:① 权重本体 552B 骨干(config 一手核到:MoE 384 路由专家激活 6 + 1 共享 / 40 层 / MLA 多潜注意力 / 1M ctx 由 64K YaRN 16× 外推 / MIT 许可 / 2026-09-09 开源),另加 196.6B 参数的 Engram 哈希 n-gram 记忆表(config:2 张 384M × 256 维表 = 196.6B,恰好对上「552B 骨干 + 196.6B Engram」的官方口径,合计约 749B)——Engram 表是哈希查表不是 GEMM,可整块放 host 内存(vLLM 官方 recipe 即如此跑:CPU offload Engram + routed experts),这是它和「纯 749B 权重」的本质区别。② GPU 侧真正要装的是骨干 + 注意力 + 不 offload 的部分:MLA + 压缩稀疏注意力让 KV 极省——官方 README 明写 global KV **890 bytes per token**(FP4 主 KV:E2M1 + 每 16 通道一个 E4M3 scale),本轮按官方参考实现 inference/model.py 逐层复算得 890 B/token 与官方数字完全对上:主 KV 4 层(kv_source_layers [2,8,14,20],head_dim 512 压缩 latent;2/8/14 层 2:1 压缩、20 层不压缩)= 512×(3÷2+1)×(0.5+1/16) = 720 B/token,indexer 键缓存 4 层(每个压缩位置 1 把共享键,index_head_dim 128)= 128×2.5×(0.5+1/32) = 170 B/token,滑窗 KV 是 128 槽定长、不随上下文增长;每 4K 约 0.0034 G(此前手填 0.05 G 高估约 15 倍),1M 上下文全程 KV 约 0.87 G,但权重本体 552B 的 Q8/FP8 也要 500G+——单张 24G/48G/96G 卡都装不下,门槛是多机或共享主机(官方 vLLM recipe:DGX Station GB300 244G + 60G CPU offload,或 8 卡级集群)。为什么收录:站长点名「列进清单如实标共享主机/多机门槛」——读者问「DeepSeek V4.1 Flash 能不能本地跑」需要一个诚实答案页,答案是「单卡不能,多机/共享主机可以,Engram 可 offload 省 host 内存」。本站无 arch_detail 六字段(MLA + 压缩注意力 + Engram 架构套不进标准 GQA 常数,硬填就是编),KV 按官方口径(890 B/token)线性兜底,容量表会标注这是估算。站内无本站/他测速度。**两仓现状留痕(2026-11-13 复查)**:deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash 与 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 当前发布的是同一套权重——config.json、inference/{config.json,model.py,kernel.py} 逐字节相同,48 个分片文件名与大小、model.safetensors.index.json 的 total 与 96,085 个张量名逐项一致,safetensors 元数据 total 763,205,315,794 也相同(该数字是各 dtype 字节数之和、不是参数量,见 1017 条目留痕);官方把这次小版本更新(README 原文 a minor update)另开了一个 1017 仓,两仓现在指向同一套权重,因此两条目参数口径必须一致(均为骨干 552B)。

实测速度:什么卡、什么量化、多少 token

这一模型还没有实测条目。
上传实测数据

每行是一次真实测量的完整口径:哪张卡、几张卡、什么量化、多大上下文、哪个框架哪个版本、单流还是并发、开没开投机—— 缺一项就会标出来,缺项的行不参与对比与偏差计算。本站实测行没有外链,但日志路径就是原始数据所在。 想看同一张卡跑别的模型,从这个表的显卡名点进那张卡的页面。

速查:什么卡、跑多少 token

AMD R9 295X2 8G装不下(8G · 推算)
NVIDIA RTX 5070 12G装不下(12G · 推算)
AMD Radeon VII 16G装不下(16G · 推算)
NVIDIA RTX 4090 24G装不下(24G · 推算)
NVIDIA RTX 5090 32G装不下(32G · 推算)
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 48G(工作站)装不下(48G · 推算)

推算值按 Q4_K_M、8K 上下文、单流;真实测量看下面的实测速度表。没有实测的模型这里只有推算,本站不把推算写成实测。

架构(非标准 GQA 常数)

架构MoE · MLA 多潜注意力 · 压缩稀疏注意力(40 层仅 4 层存 KV)· Engram 哈希记忆(196B 表可 host offload)· 1M ctx
原生上下文上限1024K
KV 每 4K(近似)3.5 MB

此模型是 MLA 多潜注意力 / 压缩稀疏注意力 / 哈希记忆一类架构,套不进本站「层数 × KV头 × 头维」的六字段常数—— 硬填就是编数字,所以这里不假装精确:KV 按官方口径(该模型自己公布的每 token 字节数,含它自己的 KV 精度)的保守近似线性估,容量表标注「近似」。 来源:deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash / config.json(抓取于 2026-11-13)。

上下文档位(按 Q4_K_M)

上下文KV总需显存16G 水位内
4K3.5 MB332.2 G超
8K7 MB332.2 G超
32K0.03 G332.2 G超
128K0.11 G332.3 G超

* 含 1G 框架开销;可用水位按 Windows 口径 88% = 14.1G。

各显存档位能开多大

显存推荐量化8K 总需最多可开
4G装不下——
6G装不下——
8G装不下——
10G装不下——
11G装不下——
12G装不下——
16G装不下——
20G装不下——
22G装不下——
24G装不下——
32G装不下——
48G装不下——
64G装不下——
96G装不下——
128G装不下——
256G装不下——
512GQ5_K_M(估算)387.4G76137411(约 74353K)

「最多可开」已扣掉权重与 1G 开销;标注为「模型原生上限」时表示显存还有余但模型只支持这么长。净可用还要再减聊天模板与系统提示词的 250 token(估算值,未逐项核实)。量化档后带「(估算)」= 官方仓库没核到这档、按公式算的权重体积(方向保守偏高);不带 = 核过官方仓库真实文件体积。

这是 MoE 模型:显存需求按 552B 总参数算,速度按激活 8B 算。把专家放内存可以用更小的卡跑它,见 稠密与 MoE 的区别。

估算速度(Q4_K_M · 8K)

推算 本站暂无这一模型的实测记录。

显卡状态估算 tok/s
NVIDIA RTX 5090 32G装不下需 offload ≈2–3
NVIDIA RTX 5090 D 32G装不下需 offload ≈2–3
NVIDIA CMP 170HX 64G(矿卡魔改)装不下需 offload ≈2–3
NVIDIA RTX PRO 5000 Blackwell 48G(工作站)装不下需 offload ≈2–3
AMD Instinct MI100 32G(老数据中心卡)装不下需 offload ≈2–3
AMD Instinct MI50 32G(数据卡)装不下需 offload ≈2–3
AMD Radeon VII 16G装不下需 offload ≈2–3
NVIDIA RTX 4090 24G装不下需 offload ≈2–3
NVIDIA RTX 3090 Ti 24G装不下需 offload ≈2–3

同一套公式也用于显卡页,两页数字必然一致。带宽按 60–85% 效率折算(offload 场景更低),并对单流解码设经验上限,因此这里的数字比纯带宽公式保守。 总需显存 = 332.2G,对比各卡可用水位。

实测数据区

暂无实测数据。
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推理框架命令

llama.cpp

# 1) 取 GGUF 权重(本站核实过的仓库名)
huggingface-cli download deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash config.json
#   GGUF 量化版通常在第三方转换仓库,搜「deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash GGUF」
# 2) 起服务(Linux/macOS 用 ./llama-server,Windows 用 llama-server.exe)
llama-server -m DEEPSEEK-V4-1-FLASH-Q4_K_M.gguf -ngl 99 -c 8192 --port 8080
# MoE:想让专家留在内存以塞更大模型,加 --n-cpu-moe(参数名随版本变,用 --help 确认)

Ollama

# 本站没核实到 Ollama 仓库里有 DeepSeek-V4.1-Flash 的可用标签,所以不给命令
# 自己去查一眼:https://ollama.com/search?q=DeepSeek-V4.1-Flash

宁可不给命令,也不给一条跑不通的命令——照抄未核实的标签是新手最常见的卡死原因。

vLLM

vLLM 直接吃 Hugging Face 仓库名,这条最可靠:
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.90

LM Studio

模型页搜「deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash」→ 选 Q4_K_M 或 Q4_K_M → Load →
Chat Context Length 设 8192 → GPU Offload 拉到最大

仓库名 deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash 是本站核实过的(架构常数就取自它)。Ollama 标签与 GGUF 文件名会随发布方变动,本站不保证一定存在,拉取失败请搜同名前缀。

优化要点

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有 DeepSeek-V4.1-Flash 的实测数据?

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