Bisakah Mac menjalankan DeepSeek V4 Flash 0731?

Ya, dengan memori terpadu 256 GB atau lebih. DeepSeek V4 Flash 0731 punya 284B parameter, 13B di antaranya aktif untuk setiap token; berikut memori yang dibutuhkan di setiap presisi dan seberapa cepat setiap chip Apple menjalankannya.

Memori pada 4-bit173 GBbobot 160 GB + konteks
Mac terkecil256 GB4-bit · 10 konfigurasi Mac
Mac tercepat74–132token/s · M5 Ultra 256 GB (perkiraan)

Memori di setiap presisi

VersiBobotDengan konteksMac terkecil
8-bit302 GB326 GB512 GB
6-bit231 GB249 GB512 GB
4-bit160 GB173 GB256 GB
3-bit kualitas lebih rendah124 GB134 GB192 GB
2-bit kualitas lebih rendah88,8 GB95,9 GB128 GB

Di setiap chip Apple

Ukuran memori terkecil setiap chip yang bisa menjalankan DeepSeek V4 Flash 0731, versi terbaik yang muat, dan kecepatan menulis yang bisa Anda harapkan.

ChipButuhVersiToken/s
M6tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M5 Ultra256 GB4-bit Berjalan baik74–132
M5 Max128 GB2-bit Berjalan baik67–120
M5 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M5tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M4 Max128 GB2-bit Berjalan baik60–107
M4 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M4tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M3 Ultra256 GB4-bit Berjalan baik50–90
M3 Max128 GB2-bit Berjalan baik44–78
M3 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M3tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2 Ultra128 GB2-bit Berjalan baik88–156
M2 Maxtidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M2tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M1 Ultra128 GB2-bit Berjalan baik88–156
M1 Maxtidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M1 Protidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–
M1tidak ada ukuran yang muatTerlalu besar–

Cara menjalankannya

  1. Cara mudah: unduh MLX Harness, gratis dan open source. Cari DeepSeek V4 Flash 0731, unduh versi yang cocok untuk Mac Anda, lalu mulai chat. Aplikasi ini juga menyajikan model ke aplikasi Anda yang lain melalui API yang kompatibel dengan OpenAI.Unduh MLX HarnessGratis · Apple Silicon · macOS 14.5 atau lebih baru
  2. Di Terminal dengan MLX dari Apple:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/DeepSeek-V4-Flash-4bitBuild: mlx-community/DeepSeek-V4-Flash-4bit di Hugging Face. Presisi lain ada di sebelahnya.

Langkah demi langkah: unduh dan jalankan LLM di Mac · cara memakai MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Tentang DeepSeek V4 Flash 0731

Dibuat olehDeepSeek
Parameter284B total · 13B aktif (mixture of experts)
Konteks1M token
LisensiMIT
Dirilis2026-07
InputTeks
Bobotdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731

Pertanyaan

Berapa memori yang dibutuhkan DeepSeek V4 Flash 0731?
Sekitar 160 GB untuk bobot pada 4-bit, ditambah ruang untuk konteks: total 173 GB. Di Mac artinya memori terpadu 256 GB atau lebih, karena secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% darinya.
Seberapa cepat DeepSeek V4 Flash 0731 di Mac?
Kecepatan menulis bergantung pada bandwidth memori. Mac tercepat untuknya di sini adalah M5 Ultra dengan 256 GB, sekitar 74–132 token per detik (4-bit). Mac terkecil yang bisa menjalankannya, dengan 256 GB, mencapai sekitar 74–132 pada M5 Ultra.
Mengapa DeepSeek V4 Flash 0731 berjalan lebih cepat daripada ukurannya?
Ini model mixture-of-experts: ia menyimpan 284B parameter di memori tetapi hanya membaca 13B untuk setiap token, sehingga menulis secepat model yang jauh lebih kecil.

Model serupa

Semua model · Semua Mac · Bandingkan Mac Anda

Untuk kartu model atau README Anda

Runs on a Mac: DeepSeek V4 Flash 0731 Menampilkan Mac terkecil yang menjalankan DeepSeek V4 Flash 0731 dengan baik dan menautkan ke sini.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/deepseek-v4-flash-0731.svg)](https://mlx.app/run/deepseek-v4-flash-0731)

Cara menghitungnya

Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3, atau 2 bit per bobot ditambah skala grup MLX (setengah bit per bobot), atau format bawaannya, ditambah ruang untuk konteks. Secara bawaan macOS mengizinkan GPU memakai sekitar 75% memori terpadu. Kecepatan: bandwidth memori dibagi jumlah byte yang dibaca per token adalah batas atas untuk satu percakapan; dalam benchmark Apple Silicon publik llama.cpp, proses nyata mencapai sekitar 45% hingga 80% darinya, dan rentang itulah yang ditampilkan. Ini perkiraan, bukan pengukuran: ukur Mac Anda sendiri di MLX Bench. Angka model dari kartu model resmi masing-masing, angka chip dari Spesifikasi Teknis Apple. Diperiksa 2026-10-19. Data sama dengan mlx.app/compare.

Bisakah Mac menjalankan DeepSeek V4 Flash 0731? RAM, kecepatan