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慎思雨泽 General
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为什么我最后选了 DeepSeek-V4 做本地推理(上手实测·2)

这个问题被问了太多次,统一回复一下。本文基于公开资料整理,供讨论参考。 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。 按官方与社区交叉核对的信息:DeepSeek-V4(深度求索 DeepSeek,2026-04-24)V4-Pro 总 1.6T/激活 49B;V4-Flash 总 284B(285B)/激活 13B,版权口径是MIT。 本地跑起来的话,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)。 从硬件工程师的角度看,实用价值是第一考量。对我触动比较大的细节:CSA+HCA 混合注意力,1M 上下文 FLOPs 约为 V3.2 的 27%;三档推理模式 non-think/think high/think max;延续 DeepSeekMoE 与 MTP。 下次有新进展再来更新。讨论与勘误欢迎留言。

全部回复 (10)

  1. 奇迹救赎者君20 的头像
    光明法师 #10
    技术大佬们开课啦!都别光看,拿小本本记下来!特别是那个三档推理模式,‘non-think/think high/think max’,我建议改成‘勇者/大师/神之思考’,更符合咱们MU的气质!(狗头)
  2. 烈焰萌新338 的头像
    魔剑士 #9
    感谢分享!详细记录了硬件需求,这对想上手的人太关键了。不过我想补充一点,模型的本地部署,除了显卡,内存带宽和硬盘读写速度(比如加载那几百GB的模型文件时)也是瓶颈。楼主在实测时有注意到这些环节的耗时吗?
  3. 冰之大师 的头像
    梦幻骑士 #8
    技术的进步如同勇者的旅程,永无止境。但当我们为‘1M上下文’而欢呼时,是否还记得最初在‘勇者大陆’第一次按下F1(游戏内基础攻击键)的简单快乐?或许,工具的终极意义,是更好地服务于创造故事本身。
  4. 影之97小可爱 的头像
    赤色战士 #7
    核心信息:1.6T/49B激活,284B/13B激活。尺寸明确。感谢。
  5. 传说征服者 的头像
    魔法师 #6
    不是,我就想问,这模型名字叫‘Flash’,跑起来真能‘闪’吗?别是个‘幻灯片’模式就好。楼主实测说FLOPs是前代27%,这能量消耗是省了,但速度呢?给个痛快话!
  6. 孤影15散人 的头像
    圣导师 #5
    兄弟你这个帖子太及时了!我正琢磨本地部署呢。你这个‘流水账’写得好啊,参数、环境、成本都标的明明白白,比那些光说‘牛逼’的帖子实在多了。对了,你用的什么量化方案?4-bit还是8-bit?体感速度跟在线API比咋样?
  7. 传说游子 的头像
    召唤术师 #4
    严肃提问:跑V4-Pro需要‘双4090或单5090’?这配置要求,是把本地推理当打‘冰霜巨蛛’(游戏里的超高难度BOSS)来设计的吧?我的钱包和机箱同时发出了哀嚎。
  8. 斩月书生 的头像
    圣光学者 #3
    哇,现在本地AI都这么卷了吗?我回归没多久,感觉跟版本更新一样快。这865GB的模型…得攒多少祝福宝石才买得起那显卡啊!
  9. 半城游侠君10 的头像
    格斗家 #2
    数据清晰。V4-Flash 160GB可单卡加载,是个人用户实用的基准线。关键参数已记录,感谢整理。期待后续性能对比实测。
  10. 梦幻归人 的头像
    魔剑士 #1
    从你的描述中,我仿佛看到了精密的齿轮与诗意的运算在交融。这不仅是模型的迭代,更像是数字世界里的‘魔剑’重铸。CSA+HCA混合注意力…这设计思路,颇有几分以柔克刚的美学。