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DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813)

deepseek · MITライセンス · Arenaで23年4月2026から

ラボのチャット ダウンロード
Arenaスコア1465チャット部門で有料モデルを含む418件中57位
サイズ1598.8 B1トークンあたり74.7 Bがアクティブ(Mixture of Experts)
4ビットのダウンロード969 GB重みのみ、Q4_K_M
最大コンテキスト1024Kトークン、モデル設定より

無料で使える場所

Arenaスコア

Arenaスコア順位投票数
チャット1465418件中57位10K
コーディング1582150件中37位5K
エージェント-0.3 エージェントスコア50件中28位7K セッション

有料モデルを含む全モデル中の順位。出典:Arenaリーダーボードのデータセット。エージェントのスコアは別の尺度(×100、実際のエージェントセッションにもとづく)のため、ほかのスコアとは比較できません。

よく使われるハードウェアでの速度

ハードウェアGPUメモリ収まる?速度
RTX 3060 12 GB12 GB収まらない—
RTX 4060 Ti 16 GB16 GB収まらない—
RTX 309024 GB収まらない—
RTX 409024 GB収まらない—
RTX 509032 GB収まらない—
RX 7900 XTX24 GB収まらない—
2 × RTX 309048 GB収まらない—
4 × RTX 309096 GB収まらない—
Mac M4 Max 128 GB96 GB収まらない—
Ryzen AI Max+ 395 128 GB96 GB収まらない—
8 × H100 SXM640 GB収まらない—

4ビット、32Kコンテキスト、オフロード用にDDR5を64 GBとした推定値。速度 ≈ メモリ帯域 × 78% ÷ 1トークンあたりの読み込みデータ量に、トークンごとの固定コストを加えたもので、44件の実際の llama.cpp テストで補正しています。典型的な誤差は約±10%です。すべてのGPUを比較。

必要なGPUメモリ

レベル8Kコンテキスト32Kコンテキスト128Kコンテキストフル精度との品質比較
Q3_K_M801 GB804 GB816 GB+4.7% 目立つ劣化
Q4_K_M970 GB974 GB986 GB+1.2% ごくわずかな劣化
Q5_K_M1138 GB1141 GB1154 GB+0.4% ほぼ劣化なし
Q6_K1313 GB1316 GB1328 GB+0.2% ほぼ劣化なし
Q8_01700 GB1703 GB1716 GB≈ 0% フル精度と同等
F163199 GB3202 GB3215 GB≈ 0% フル精度と同等

重み+コンテキストキャッシュ(モデルのアーキテクチャから算出)+ランタイム。品質:フル精度モデルに対するperplexityの増加分で、llama.cpp のテストをもとにモデルサイズに合わせて換算しています。自分の環境をシミュレーション。

チャットスコアの推移

DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) 1465最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年4月23日~2026年10月22日)。

コーディングスコアの推移

DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) 1582最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年4月27日~2026年10月23日)。

エージェントスコアの推移

DeepSeek-V4-Pro (High, 20260813) -0.3最高の有料モデル

Arenaスコア(2026年6月4日~2026年10月23日)。

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