01规格
| 发布方 | 深度求索 · deepseek-ai |
|---|---|
| 系列 | DeepSeek · DeepSeek-Pro |
| 类型 | 文本大模型 (text-generation) |
| 参数量 | 1.65T（MoE） 来源：按官方 safetensors 权重统计 |
| 上下文长度 | 1M tokens (1,048,576)取自 config.json 的 max_position_embeddings |
| 结构 | 61 层 · GQA · MoE |
| 发布权重 | 量化打包张量（I8，如 MXFP4 / INT4） · 893 GB下载量 |
| 许可 | MIT · 可商用宽松许可（Apache-2.0 / MIT / CC-BY / OpenMDW）：允许商用。 |
| 发布日期 | 2026-08-13 （Hugging Face 仓库创建日） |
02需要多少显存（估算）
合计 = 权重 + 10% + 0.5GB 运行开销 + 1 个请求的 KV 缓存（FP16）。并发用户越多，KV 部分成倍增加。
| 精度 | 权重 | 最低显卡 | Mac |
|---|---|---|---|
| BF16 / FP16（原始精度） | 3.30 TB | 2 台 8 × B300（4,608GB） | — |
| FP8 / INT8 / Q8_0 | 1.75 TB | 8 × B300（2,304GB） | — |
| 4 位量化（Q4_K_M / AWQ / GPTQ-Int4） | 1.00 TB | 8 × B200（1,440GB） | — |
KV 缓存未估算：该模型采用新型压缩 / 稀疏注意力，本站公式不适用。上表合计只含权重 + 开销。
每权重比特：BF16 16、FP8 8.5、4 位 4.85。“放得下” = 合计 ≤ 显存 90%；Mac GPU 约可用统一内存的 2/3（≤36GB）或 3/4（更大机型）。MoE 模型所有专家都要进显存，按总参数算。 估算方法 →
03怎么跑
只列厂商或推理框架官方明确支持的方式。
- vLLM — 官方模型卡提及
- SGLang — 官方模型卡提及
- Transformers — 官方模型卡提及
04官方仓库与量化版
deepseek-ai 官方发布的 1 个仓库。
- DeepSeek-V4-Pro-0813 main
05DeepSeek 其他模型
全部 34 个 →| 模型 | 参数 | 4 位合计 | 发布 |
|---|---|---|---|
| DeepSeek-V4-Pro · 同系列 | 1.6T / 49B | 1.07 TB | 2026-04-22 |
| DeepSeek-V4.1-Flash-1017 | 748B / 16B | 499 GB | 2026-10-17 |
| DeepSeek-V4.1-Flash | 748B / 16B | 499 GB | 2026-09-10 |
| DeepSeek-V4-Flash-0731 | 304.2B | 203 GB | 2026-07-31 |
| DeepSeek-V4-Flash | 284B / 13B | 190 GB | 2026-04-22 |
| DeepSeek-OCR-2 | 3.39B | 3.3 GB | 2026-01-27 |
| DeepSeek-V3.2 | 685.4B | 458 GB | 2025-12-01 |
| DeepSeek-V3.2-Speciale | 685.4B | 458 GB | 2025-11-28 |
| DeepSeek-OCR | 3.34B | 3.2 GB | 2025-10-17 |
06来源
数据核对于 2026-08-13。参数、上下文、许可取自官方仓库；显存为本站估算。