FreeLLMすべてのモデル › deepseek
Arenaスコア1451チャット部門で有料モデルを含む417件中49位
サイズ1598.8 B1トークンあたり75.6 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
- 今すぐここで、アカウント不要：下で質問してみる（1日5回まで無料）
- ラボ公式のチャット：chat.deepseek.com（1日の利用制限つきで無料）
- 自宅でダウンロードして動かす：公式の重み · Ollama と LM Studio 用の GGUF ファイル
今すぐDeepSeek-V4-Proを試す
アカウントも支払いも不要です。1日あたり訪問者1人につき5回まで、短い回答です。Cloudflare Workers AI（@cf/deepseek-ai/deepseek-v4-pro-0813）で動いています。質問は保存しません。個人情報は書かないでください。
Arenaスコア
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 GB | 12 GB | 収まらない | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | 収まらない | — |
| RTX 3090 | 24 GB | 収まらない | — |
| RTX 4090 | 24 GB | 収まらない | — |
| RTX 5090 | 32 GB | 収まらない | — |
| RX 7900 XTX | 24 GB | 収まらない | — |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | 収まらない | — |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | 収まらない | — |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | 収まらない | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | 収まらない | — |
| 8 × H100 SXM | 640 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_M | 801 GB | 804 GB | 816 GB | +4.7% 目立つ劣化 |
| Q4_K_M | 970 GB | 974 GB | 986 GB | +1.2% ごくわずかな劣化 |
| Q5_K_M | 1138 GB | 1141 GB | 1154 GB | +0.4% ほぼ劣化なし |
| Q6_K | 1313 GB | 1316 GB | 1328 GB | +0.2% ほぼ劣化なし |
| Q8_0 | 1700 GB | 1703 GB | 1716 GB | ≈ 0% フル精度と同等 |
| F16 | 3199 GB | 3202 GB | 3215 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。
コーディングスコアの推移
160017001800
5月6月7月8月9月10月
DeepSeek-V4-Pro 1582最高の有料モデル
Arenaスコア（2026年4月20日～2026年10月19日）。
エージェントスコアの推移
-2002040
7月8月9月10月
DeepSeek-V4-Pro 0.1最高の有料モデル
Arenaスコア（2026年6月4日～2026年10月20日）。
チャットの似た無料モデル
- MiMo-V2.6-Flash 1453 · 310.8 B
- Kimi K2.6 1455 · 1026.9 B
- GLM-5 1446 · 753.9 B
- Kimi K2.5 (Thinking) 1445 · 1026.9 B
- NVIDIA-Nemotron-3-Ultra-550B-A55B (NVFP4) 1445
- Gemma 4 31B 1443 · 31.3 B
DeepSeek-V4-Proを次と比較
このページを共有：XLinkedInRedditWhatsApp
数字の誤りやリンク切れを見つけましたか？間違いを報告