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DeepSeek-V4-Flash Preview (High)

deepseek · licencia MIT · en Arena desde el 23 abr 2026

Chat del laboratorio Descargar
Puntuación de Arena1439n.º 98 de 418 en Chat, incluidos los modelos de pago
Tamaño290.9 B19.9 B activos por token (mezcla de expertos)
Descarga a 4 bits176 GBsolo los pesos, Q4_K_M
Contexto máximo1024Ktokens, según la configuración del modelo

Dónde usarlo gratis

  • El chat del propio laboratorio: chat.deepseek.com (gratis con límites diarios)
  • Ejecútalo en un solo comando con whichllm (gratis, código abierto): uvx whichllm@latest plan "DeepSeek-V4-Flash" muestra la GPU que necesitas, uvx whichllm@latest run "DeepSeek-V4-Flash gguf" la descarga y comienza un chat
  • Descárgalo y ejecútalo en casa: pesos oficiales · archivos GGUF para Ollama y LM Studio

Puntuaciones de Arena

ArenaPuntuaciónPuestoVotos
Chat1439n.º 98 de 41852K
Programación1582n.º 38 de 1505K

Puesto entre todos los modelos, incluidos los de pago. Fuente: conjunto de datos de la clasificación de Arena.

Velocidad en hardware popular

HardwareMemoria de GPU¿Cabe?Velocidad
RTX 3060 12 GB12 GBNo cabe—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GBNo cabe—
RTX 309024 GBNo cabe—
RTX 409024 GBNo cabe—
RTX 509032 GBNo cabe—
RX 7900 XTX24 GBNo cabe—
2 × RTX 309048 GBNo cabe—
4 × RTX 309096 GBNo cabe—
Mac M4 Max 128 GB96 GBNo cabe—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GBNo cabe—
8 × H100 SXM640 GBCabe en la GPU97 tok/s

Estimación a 4 bits con contexto de 32K y 64 GB de DDR5 para el volcado a RAM. Velocidad ≈ ancho de banda de memoria × 78 % ÷ datos leídos por token, más un coste fijo por token, calibrada con 44 pruebas reales de llama.cpp; error típico de unos ±10 %. Compara todas las GPU.

Memoria de GPU necesaria

NivelContexto de 8KContexto de 32KContexto de 128KCalidad frente al modelo completo
Q3_K_M147 GB149 GB158 GB+4.7 % pérdida notable
Q4_K_M178 GB180 GB188 GB+1.2 % pérdida muy pequeña
Q5_K_M208 GB210 GB219 GB+0.4 % casi sin pérdida
Q6_K240 GB242 GB251 GB+0.2 % casi sin pérdida
Q8_0310 GB313 GB321 GB≈ 0 % igual que el completo
F16583 GB585 GB594 GB≈ 0 % igual que el completo

Pesos + caché de contexto (según la arquitectura del modelo) + entorno de ejecución. Calidad: aumento de perplexity respecto al modelo completo, según pruebas de llama.cpp, ajustado al tamaño del modelo. Simula tu propia configuración.

Puntuación en Chat a lo largo del tiempo

DeepSeek-V4-Flash Preview (High) 1439Mejor modelo de pago

Puntuación de Arena del 23 abr 2026 al 22 oct 2026.

Puntuación en programación a lo largo del tiempo

DeepSeek-V4-Flash Preview (High) 1582Mejor modelo de pago

Puntuación de Arena del 27 abr 2026 al 23 oct 2026.

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