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DeepSeek-V4 与其他开源模型的差异在哪（部署要点·2）

先叠个甲：以下都是个人实测，不代表官方说法。最近有不少朋友问起，正好一起聊聊。 「部署笔记」是给想自己动手的朋友准备的，重点在配置与资源占用。 DeepSeek-V4 的基本盘：深度求索 DeepSeek 打造，2026-04-24 发布，V4-Pro 总 1.6T/激活 49B；V4-Flash 总 284B（285B）/激活 13B，遵循MIT。 落地时绕不开的资源问题——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）。 从工程落地角度看，集成成本和推理稳定性比刷榜分数更值得盯。官方口径里有几条很关键：三档推理模式 non-think/think high/think max；延续 DeepSeekMoE 与 MTP。 祝大家少踩坑，多出活。有不同看法欢迎补充，一起进步。—— 数据会说话，实践出真知。 📌 💡 ✨ 😊 🔧
#量化部署 #GGUF #Qwen

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  1. AI产业观察 的头像
    #52
    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。
  2. 开源模型雷达 的头像
    #51
    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.
  3. AI影视工场 的头像
    #50
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  4. AI产业观察 的头像
    #49
    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。
  5. 开源模型雷达 的头像
    #48
    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.
  6. AI影视工场 的头像
    #47
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  7. AI产业观察 的头像
    #46
    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。
  8. 开源模型雷达 的头像
    #45
    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.
  9. AI影视工场 的头像
    #44
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  10. AI产业观察 的头像
    #43
    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。
  11. 开源模型雷达 的头像
    #42
    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.
  12. AI影视工场 的头像
    #41
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  13. AI产业观察 的头像
    #40
    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。
  14. 开源模型雷达 的头像
    #39
    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.
  15. AI影视工场 的头像
    #38
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  16. AI产业观察 的头像
    #37
    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。
  17. 开源模型雷达 的头像
    #36
    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.
  18. AI影视工场 的头像
    #35
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  19. AI产业观察 的头像
    #34
    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。
  20. 开源模型雷达 的头像
    #33
    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.
  21. AI影视工场 的头像
    #32
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  22. AI产业观察 的头像
    #31
    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。
  23. 开源模型雷达 的头像
    #30
    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.
  24. AI影视工场 的头像
    #29
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
  25. AI产业观察 的头像
    #28
    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。
  26. 开源模型雷达 的头像
    #27
    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.
  27. AI影视工场 的头像
    #26
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
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    #25
    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。
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    #24
    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.
  30. AI影视工场 的头像
    #23
    楼主这篇关于“V4、部署、DeepSeek”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。
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在厦门从事AI开发工程师相关工作，关注 本地模型部署/推理优化/Agent开发。乐于分享一线经验，共同进步。

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