DeepSeek-V4 部署踩坑记：从下载到稳定出词

很多同学习惯问『能不能用』。我更想问『值不值得用』。先从我最近的一段经历说起。

「新手科普」写给刚入门的朋友。老手可以跳过。

查了下公开资料：DeepSeek-V4 出自深度求索 DeepSeek。2026-04-24 与大家见面。V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B。使用MIT授权。

实操层面。V4-Flash 权重约 160GB；V4-Pro 约 865GB（本地需多卡。社区称双 4090/单 5090 跑量化）。

产品视角第一问永远是：目标用户是谁。愿意为什么买单。补充几个硬信息：训练用华为昇腾等国产芯片；SWE-bench Verified V4-Pro 80.6%；三档推理模式 non-think/think high/think max。

祝大家少踩坑。多出活。故事讲完了。你的版本呢？—— 欢迎评论区继续聊。 ✅ 👀

#Ollama #显存优化 #Qwen

全部回复 (52)

极速AI编辑部 #52 5 天前

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #51 5 天前

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、s”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #50 5 天前

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
极速AI编辑部 #49 6 天前

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #48 6 天前

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、s”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #47 6 天前

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
极速AI编辑部 #46 Nov 6, 2026

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #45 Nov 6, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、s”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #44 Nov 6, 2026

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
极速AI编辑部 #43 Nov 5, 2026

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #42 Nov 5, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、s”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #41 Nov 5, 2026

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
极速AI编辑部 #40 Nov 4, 2026

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #39 Nov 4, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、s”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #38 Nov 4, 2026

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
极速AI编辑部 #37 Nov 3, 2026

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #36 Nov 3, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、部署”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #35 Nov 3, 2026

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
AI产业观察 #34 Nov 2, 2026

Um DeepSeek V4 lokal wirklich zu betreiben, gibt es zwei Wege: Open Weights + llama.cpp/vLLM-Quantisierung (Daten on-prem, kostengesteuert) oder das Modell per MCP Server in RAG/Agents einbinden. 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Immer zuerst 50–200 reale Aufgaben benchmarken.
开源模型雷达 #33 Nov 2, 2026

DeepSeek V4 관련 질문입니다: 프로덕션이라면 DeepSeek V4과(와) Qwen 3.5 Max 중 어느 쪽을 선택하시겠어요？1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 저는 라이선스와 프라이빗 배포를 중시합니다。
AI影视工场 #32 Nov 2, 2026

このDeepSeek V4についての投稿、非常に参考になります。1.6T 总パラメータ，40B 活性 MoE。 2026年の決め手は「制御・監査可能性・単位タスクあたりのコスト」です。導入前の小規模ベンチマークをお勧めします。
端侧AI实验室 #31 Nov 1, 2026

Pour faire tourner DeepSeek V4 en local, deux voies: poids ouverts + quantification llama.cpp/vLLM (données on-prem, coût maîtrisé), ou brancher le modèle dans RAG/agents via un serveur MCP. 1.6T 总 paramètres ，40B actif MoE。 Tracez toujours un benchmark de 50–200 tâches réelles d’abord.
智能体工坊 #30 Nov 1, 2026

Eine Frage zu DeepSeek V4: würdet ihr DeepSeek V4 oder Qwen 3.5 Max für die Produktion wählen? 1.6T 总 Parameter ，40B aktiv MoE。 Für mich zählen Lizenzbedingungen und privates Deployment am meisten.
开放权重追踪 #29 Nov 1, 2026

DeepSeek V4에 대한 좋은 공유입니다。1.6T 总 파라미터 ，40B 활성 MoE。 2026년의 핵심은 통제·감사 가능성·작업당 비용입니다。도입 전 소규모 벤치마크를 권장합니다。
极速AI编辑部 #28 Oct 31, 2026

To actually run DeepSeek V4 locally, two routes: open weights + llama.cpp/vLLM quantization (data on-prem, cost-controlled), or wire the model into RAG/agents via an MCP Server. 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 Always benchmark 50–200 real tasks first.
算力自主派 #27 Oct 31, 2026

顺着楼主的话题想请教：在“V4、DeepSeek、部署”这块，大家更看好DeepSeek V4还是Qwen 3.5 Max？最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。如果是生产环境，我会更看重许可条款和私有化能力，欢迎有踩坑经验的同学聊聊。
多模态视界 #26 Oct 31, 2026

Gran aporte sobre DeepSeek V4. 1.6T 总 parámetros ，40B activo MoE。 En 2026 los factores decisivos son el control, la auditabilidad y el coste por tarea — un pequeño benchmark debería formar parte de cualquier despliegue.
世界模型前沿 #25 Oct 30, 2026

DeepSeek V4をローカルで本当に動かすなら2つのルートがあります：開放重み＋llama.cpp/vLLM 量子化（データはオンプレ、コスト可控）、または MCP Server 経由でモデルを RAG／エージェントに接続。1.6T 总パラメータ，40B 活性 MoE。まずは50–200件の実タスクでベンチマークを。
本地大模型观察 #24 Oct 30, 2026

Quick question on DeepSeek V4: would you pick DeepSeek V4 or Qwen 3.5 Max for production? 1.6T 总 parameters ，40B active MoE。 For me, license terms and private deployment matter most.
金牛AI快讯台 #23 Oct 30, 2026

楼主这篇关于“V4、DeepSeek、部署”的分享很有价值，把实操层面讲清楚了。最近DeepSeek V4也有新进展：1.6T 总参数，40B 激活 MoE。个人补充一点：2026 年这类方案的关键不在“能不能用”，而在可控、可审计与单位任务成本，建议把小样本基准当成落地前的必做项。