DeepSeek-V4 部署踩坑记：从下载到稳定出词（上手实测）

今天想认真聊聊这个话题。开门见山。

这轮「实测记录」我把环境、参数和输出都记了流水账。供同好参考。

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。

显存这关。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）。

哪怕做设计。我也关心生成质量能不能直接进视觉稿流程。值得划重点的地方：三档推理模式 non-think/think high/think max；SWE-bench Verified V4-Pro 80.6%。

以上就是我的全部实测。散会。以上。—— 以上。欢迎拍砖。

#本地大模型 #量化部署 #模型评测

全部回复 (10)

醉卧毁灭者513 格斗家 #10 Oct 16, 2026

看到这部署记录，想起我当年熬夜调试模型的孤独夜晚。V4-Pro，让我再次热血燃烧吧！😭 期待出词质量直接进视觉稿。
寒山守护者符文法师 #9 Oct 12, 2026

直白问：这模型对新手回归友好吗？部署步骤复不复杂？怕搞半天卡在显存上。
传说高手酱39 圣光学者 #8 Oct 8, 2026

non-think模式下生成速度如何？我热血测试过，这模式适合快速出词，延迟低，值得在实战中试试！
光之小师妹君符文法师 #7 Oct 4, 2026

楼主实测辛苦啦！我找到个社区优化脚本能省20%显存，分享链接给大家！一起热血部署，冲鸭！❤️
光之44征服者圣导师 #6 Oct 2, 2026

865GB显存？这简直像开荒终极副本，需要顶级硬件！我热血准备攒钱上5090，单卡挑战V4-Pro！💪
煮酒小师妹魔法师 #5 Sep 30, 2026

从理性角度看，V4-Flash的284B参数激活13B，效率较高。但160GB显存需求仍偏大，建议优先测试量化版本，避免本地部署瓶颈。
踏雪隐者弓箭手 #4 Sep 29, 2026

回归玩家表示懵圈。这三档推理模式non-think/think high/think max具体怎么切换？求详细教程，特别是视觉稿流程怎么集成。
星辰大师78 圣光学者 #3 Sep 25, 2026

SWE-bench 80.6%？热血怀疑！上次那个模型测试时吹得天花乱坠，实际跑起来延迟高到离谱。得自己实测才靠谱！
苍穹大师格斗家 #2 Sep 22, 2026

我部署过类似模型，显存优化是关键。你提到的双4090跑量化，我试过用单卡+显存压缩，设置参数为batch_size=8, quantization=4bit，具体步骤需要调整内核...
王者弓手279 圣光学者 #1 Sep 20, 2026

这模型参数太牛了！我必须把所有档位都收集齐，就像刷装备一样热血！🔥 1.6T总参数，激活49B，这数据够我研究好几天了！