Speicher bei jeder Genauigkeit
| Version | Gewichte | Mit Kontext | Kleinster Mac |
|---|---|---|---|
| 8 Bit | 587 GB | 633 GB | mehr als jeder Mac |
| 6 Bit | 449 GB | 484 GB | mehr als jeder Mac |
| 4 Bit | 311 GB | 335 GB | 512 GB |
| 3 Bit geringere Qualität | 242 GB | 261 GB | 512 GB |
| 2 Bit geringere Qualität | 173 GB | 186 GB | 256 GB |
Auf jedem Apple-Chip
Die kleinste Speichergröße jedes Chips, mit der DeepSeek V4.1 Flash 1017 läuft, die beste Version, die hineinpasst, und das Schreibtempo, das du erwarten kannst.
| Chip | Braucht | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M5 Ultra | 512 GB | 4 Bit Läuft gut | 60–107 |
| M5 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M5 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M5 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M4 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M4 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M4 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 Ultra | 512 GB | 4 Bit Läuft gut | 41–73 |
| M3 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M3 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Ultra | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M2 | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Ultra | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Max | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 Pro | keine Größe passt | Zu groß | – |
| M1 | keine Größe passt | Zu groß | – |
So führst du es aus
- Der einfache Weg: Lade MLX Harness herunter, kostenlos und Open Source. Suche nach DeepSeek V4.1 Flash 1017, lade die Version, die zu deinem Mac passt, und chatte los. MLX Harness stellt das Modell auch deinen anderen Apps über eine OpenAI-kompatible API bereit.MLX Harness herunterladenKostenlos · Apple Silicon · macOS 14.5 oder neuer
- Im Terminal mit Apples MLX:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtpBuild: mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtp auf Hugging Face. Andere Genauigkeiten liegen gleich daneben.
Schritt für Schritt: LLMs auf den Mac laden und ausführen · So nutzt du MLX Harness · MLX vs. Ollama vs. llama.cpp
Über DeepSeek V4.1 Flash 1017
| Von | DeepSeek |
|---|---|
| Parameter | 552B gesamt · 16B aktiv (Mixture of Experts) |
| Kontext | 1M Tokens |
| Lizenz | MIT |
| Veröffentlicht | 2026-10 |
| Eingabe | Text und Bilder |
| Intelligenz | 45,1 im Artificial Analysis Intelligence Index |
| Gewichte | deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
Ratgeber: Schritt für Schritt auf mlx.app
Fragen
- Wie viel Speicher braucht DeepSeek V4.1 Flash 1017?
- Etwa 311 GB für die Gewichte mit 4 Bit, plus Platz für den Kontext: insgesamt 335 GB. Auf einem Mac heißt das 512 GB gemeinsamer Arbeitsspeicher oder mehr, denn macOS lässt die GPU standardmäßig etwa 75 % davon nutzen.
- Wie schnell ist DeepSeek V4.1 Flash 1017 auf einem Mac?
- Das Schreibtempo hängt von der Speicherbandbreite ab. Der schnellste Mac dafür ist hier einer mit M5 Ultra und 512 GB, mit etwa 60–107 Tokens pro Sekunde (4 Bit). Der kleinste Mac, der es ausführt, schafft mit 512 GB etwa 60–107 auf dem M5 Ultra.
- Warum läuft DeepSeek V4.1 Flash 1017 schneller, als seine Größe vermuten lässt?
- Es ist ein Mixture-of-Experts-Modell: Es hält 552B Parameter im Speicher, liest pro Token aber nur 16B. Darum schreibt es so schnell wie ein viel kleineres Modell.
Ähnliche Modelle
Für deine Model Card oder README
Zeigt den kleinsten Mac, der DeepSeek V4.1 Flash 1017 gut ausführt, und verlinkt hierher.
[](https://mlx.app/run/deepseek-v4.1-flash-1017)So wird gerechnet
Speicher: die Parameter des Modells mit 8, 6, 4, 3 oder 2 Bit pro Gewicht plus die Gruppenskalen von MLX (ein halbes Bit pro Gewicht) oder in seinem nativen Format, dazu Platz für den Kontext. Standardmäßig lässt macOS die GPU etwa 75 % des gemeinsamen Arbeitsspeichers nutzen. Tempo: Speicherbandbreite geteilt durch die pro Token gelesenen Bytes ergibt die Obergrenze für eine Unterhaltung; in den öffentlichen Apple Silicon Benchmarks von llama.cpp erreichen echte Läufe etwa 45 % bis 80 % davon, und diese Spanne zeigen wir. Das sind Schätzungen, keine Messungen: Miss deinen eigenen Mac mit MLX Bench. Modellwerte aus der jeweiligen offiziellen Model Card, Chipwerte aus Apples technischen Daten. Geprüft am 2026-10-19. Dieselben Daten wie auf mlx.app/compare.