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- Qui, senza account: fagli una domanda qui sotto (5 domande gratis al giorno)
- La chat del laboratorio: chat.deepseek.com (gratis con limiti giornalieri)
- Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
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Niente account, niente pagamento. 5 domande al giorno per visitatore, risposte brevi. Gira su Cloudflare Workers AI (@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-flash-0731). Non salviamo la tua domanda. Non scrivere dati personali.
Punteggi Arena
| Arena | Punteggio | Posizione | Voti |
|---|---|---|---|
| Chat | 1432 | #92 su 417 | 52K |
| Programmazione | 1582 | #37 su 148 | 5K |
Posizione tra tutti i modelli, anche quelli a pagamento. Fonte: dataset della classifica Arena.
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Non entra | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Non entra | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Non entra | — |
| RTX 4090 | 24 GB | Non entra | — |
| RTX 5090 | 32 GB | Non entra | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Non entra | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Non entra | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Non entra | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Non entra | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Non entra | — |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 96 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Contesto da 128K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 147 GB | 149 GB | 158 GB | +4.7% perdita evidente |
| Q4_K_M | 178 GB | 180 GB | 188 GB | +1.2% perdita minima |
| Q5_K_M | 208 GB | 210 GB | 219 GB | +0.4% quasi senza perdita |
| Q6_K | 240 GB | 242 GB | 251 GB | +0.2% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 310 GB | 313 GB | 321 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 583 GB | 585 GB | 594 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
Punteggio Coding nel tempo
Punteggio Arena dal 20 apr 2026 al 19 ott 2026.
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