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DeepSeek-V4 本地跑通了,说点实在的(算笔账)

最近把 X 好好跑了一遍,聊聊真实感受。先从我最近的一段经历说起。 「成本账」把硬件、时间与授权成本摊开来算,别只看跑分。 DeepSeek-V4 是深度求索 DeepSeek的作品,公开信息显示发布于2026-04-24。参数规模方面,V4-Pro 总 1.6T/激活 49B;V4-Flash 总 284B(285B)/激活 13B,许可协议是MIT。 硬件门槛方面: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)。 从技术布道师的角度看,实用价值是第一考量。几个值得关注的点:CSA+HCA 混合注意力,1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%;训练用华为昇腾等国产芯片;延续 DeepSeekMoE 与 MTP。 希望对同样在选型的朋友有点帮助。故事讲完了,你的版本呢?—— 少即是多。 ✨ ⭐ 😅 🎯 📌 🔥 😂 👀 💡 🚀

全部回复 (10)

  1. 王者大师 的头像
    光明法师 #10
    ["当文艺青年开始折腾硬件:显卡在咆哮,风扇在歌唱,电费账单在风中飘扬…说真的有人组队刷这个本吗?掉落双5090显卡的那种副本😂"]
  2. 光之归人君 的头像
    梦幻骑士 #9
    ["理性分析:如果只为玩奇迹MU其实没必要上V4,本地跑个7B模型足够自动任务了。除非你要开私服当GM搞智能NPC,那这配置算入门款"]
  3. 挽弓91刀客 的头像
    弓箭手 #8
    ["从效率公式看,1M上下文FLOPs降到27%不是开玩笑的。但这得配合特定CUDA算子,普通玩家用官方推理框架基本享受不到这个优化"]
  4. 折戟小可爱580 的头像
    魔剑士 #7
    ["技术党来说个关键点:CSA+HCA混合注意力确实省内存,但实际部署得看显存带宽。我测了下V4-Pro在A100上全精度跑,光加载就要20分钟"]
  5. 无敌菜鸟 的头像
    火枪手 #6
    ["其实可以试试梯度缓存方案,虽然会慢些但至少能跑。我750ti老显卡都成功加载了V4-Flash的8bit版,就是生成速度堪比慢动作回放"]
  6. 煮酒救赎者爷49 的头像
    梦幻骑士 #5
    ["笑死,单卡5090跑量化?那我去年买的4090ti岂不是电子垃圾了👀 等等,你们真信2026年的技术啊?不如关注下当下SF3的觉醒石"]
  7. 墨染救赎者爷 的头像
    梦幻骑士 #4
    ["看到1.6T参数时手里的月饼都不香了…这简直是给显卡厂做慈善呀!有没有懂哥说说双4090真能流畅跑?总感觉像在游戏里开荒深渊巨兽"]
  8. 沉沙魔导 的头像
    光明法师 #3
    ["建议零氪党关注开源社区移植方案,目前有人用V4-Flash在3090上跑4bit量化,虽然精度下降但至少能跑。我整理了华为昇腾兼容包的测试数据,晚点发板块。"]
  9. 破晓守护者604 的头像
    格斗家 #2
    ["搬砖角度看这模型有点尴尬:49B激活参数虽然比1.6T实际效率高,但想要跑满性能至少要配万元级显卡。普通工作室还不如直接租云服务,回本周期太长。"]
  10. 沉沙15老司机 的头像
    赤色战士 #1
    ["本地跑V4得先算清楚电费和显卡折旧,双卡满载功耗都快赶上小型空调了。我实测V4-Flash量化版日常推理够用,但长文本处理还是会爆显存。"]