Mémoire à chaque précision
| Version | Poids | Avec contexte | Plus petit Mac |
|---|---|---|---|
| 8 bits | 1,7 TB | 1,8 TB | plus que tout Mac |
| 6 bits | 1,3 TB | 1,4 TB | plus que tout Mac |
| 4 bits | 900 GB | 972 GB | plus que tout Mac |
| 3 bits qualité moindre | 700 GB | 756 GB | plus que tout Mac |
| 2 bits qualité moindre | 500 GB | 540 GB | plus que tout Mac |
Sur chaque puce Apple
Pour chaque puce, la plus petite capacité de mémoire qui fait tourner DeepSeek V4 Pro 0813, la meilleure version qui y tient et la vitesse d’écriture à attendre.
| Puce | Demande | Version | Tokens/s |
|---|---|---|---|
| M6 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M5 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M4 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M3 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M2 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Ultra | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Max | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 Pro | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
| M1 | aucune capacité ne suffit | Trop grand | – |
Comment le faire tourner
Aucun Mac ne peut le contenir seul. Les modèles plus petits ci-dessous tournent bien, et le guide des clusters de Mac explique comment répartir un modèle sur plusieurs Mac.
Pas à pas : télécharger et exécuter des LLM sur Mac · utiliser MLX Harness · MLX, Ollama ou llama.cpp
À propos de DeepSeek V4 Pro 0813
| Créé par | DeepSeek |
|---|---|
| Paramètres | 1 600B au total · 49B actifs (mixture-of-experts) |
| Contexte | 1M tokens |
| Licence | MIT |
| Sortie | 2026-08 |
| Entrée | Texte |
| Intelligence | 36 sur l’Artificial Analysis Intelligence Index |
| Poids | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
Questions
- De combien de mémoire DeepSeek V4 Pro 0813 a-t-il besoin ?
- Environ 900 GB de poids en 4 bits, plus de la place pour le contexte : 972 GB au total. C’est plus qu’aucun Mac actuel n’en a.
- Existe-t-il un Mac capable de faire tourner DeepSeek V4 Pro 0813 ?
- Pas seul : même en 2 bits, il demande plus de mémoire que le plus grand Mac. Prenez un modèle plus petit, ou répartissez-le sur plusieurs Mac avec un logiciel de cluster.
- Pourquoi DeepSeek V4 Pro 0813 est-il plus rapide que sa taille ne le laisse penser ?
- C’est un modèle mixture-of-experts : il garde 1 600B paramètres en mémoire mais n’en lit que 49B pour chaque token, il écrit donc à la vitesse d’un modèle bien plus petit.
Modèles similaires
Pour votre fiche de modèle ou votre README
Affiche le plus petit Mac qui fait bien tourner DeepSeek V4 Pro 0813 et renvoie vers cette page.
[](https://mlx.app/run/deepseek-v4-pro-0813)Comment c’est calculé
Mémoire : les paramètres du modèle à 8, 6, 4, 3 ou 2 bits par poids, plus les facteurs d’échelle par groupe de MLX (un demi-bit par poids), ou son format natif, avec en plus de la place pour le contexte. Par défaut, macOS laisse le GPU utiliser environ 75 % de la mémoire unifiée. Vitesse : la bande passante mémoire divisée par les octets lus pour chaque token donne le plafond pour une conversation ; dans les benchmarks Apple Silicon publics de llama.cpp, les exécutions réelles atteignent environ 45 % à 80 % de ce plafond, et c’est la fourchette affichée. Ce sont des estimations, pas des mesures : mesurez votre propre Mac sur MLX Bench. Chiffres des modèles tirés de chaque fiche officielle, chiffres des puces tirés des caractéristiques techniques d’Apple. Vérifié le 2026-10-19. Mêmes données que mlx.app/compare.