DeepSeek-V4-Pro の必要VRAM

DeepSeekの旗艦。推論・コーディング特化(データセンター級)。

1598.84B / 61層 / GQA 1ヘッド / 既定コンテキスト 8,192 トークン(HuggingFace)

必要VRAM = 重み + KVキャッシュ(既定コンテキスト時) + 1.5GB(OS/表示)。△は量子化を下げるかコンテキストを絞れば動作します。

この表は Q4_K_M を最小の量子化として計算しています。×でも、IQ4_XS のようにさらに小さい量子化なら収まることがあります(品質低下と、使うランタイムの対応状況の確認が要ります)。

⚠ 公式配布は FP4 + FP8 Mixed です。下の表の Q4_K_M 等は当サイト共通ラダーによる理論換算で、その形式のGGUFが配布されているとは限りません。 このモデルは、配布されている低ビットの重みそのものが原本です。有志が作った Q4_K_M 等のGGUFは、一度展開してから別方式で量子化し直したもので、失われた情報は戻らないうえに2度目の誤差が乗ります。公式配布の形式で動かせる環境なら、そちらを使ってください。

DeepSeek-V4-Proとは

DeepSeek-V4-Proは、DeepSeekが公開するDeepSeek系のデータセンター級(1598.84Bパラメータ)オープンモデルです。数百B〜1T規模のフラッグシップで、個人のローカル実行は対象外です(参考収載)。

Hugging Faceでの直近30日ダウンロードは約93万件・いいね5,484件 — ダウンロード数は当サイト収録83モデル中38位です(2026-08-28時点。公式リポジトリ分のみで、GGUF再配布版は含みません)。

DeepSeek-V4-Proの必要スペックを読み解く

Q4_K_M量子化での内訳は、重み(モデル本体)が約969.3GB、8Kトークン分のKVキャッシュが約1GB、システム予約と合わせて合計約971.8GBです。 単一のコンシューマGPUに◎(快適)となるクラスはなく、実行はクラウドGPUが現実的です。 迷ったらQ4_K_M(合計約971.8GB)が基準です。VRAMに余裕があればQ8_0(約1701.3GB)で品質の上積みが狙えます。 Mac(ユニファイドメモリ)での判定は、トップページでチップと搭載メモリを選ぶと計算できます。

MoE構成: 総1598.84B・実効49B。メモリは総量1598.84B分が必要ですが、生成速度は49B級の軽さです。

コンテキスト長とメモリの伸び方

このモデルのKVキャッシュは、2Kトークンで約0.3GB、8Kで約1GB、32Kまで広げると約4.1GBになります。KVキャッシュはコンテキスト長にほぼ比例して増えるため、長文用途ではその分のVRAM余白を見込んでください。

速度の目安(理論上限)

MoEのため速度は実効49B相当(Q4で約29.7GB)で決まり、理論上限はRTX 3060 12GBで約12 tokens/秒、RTX 4090で約34 tokens/秒です(実効はこれ以下)。

動かすには

この規模はコンシューマ環境の外なので、クラウドGPUでの実行が入口になります。 RunPodでの始め方(手順ガイド)

同クラスの選択肢

Kimi K2.7-Code(1059B) / Kimi K2.6(1058B) / Qwen3.8 2.4T-A95B(2446B)

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