Memori pada setiap kepersisan
| Versi | Pemberat | Dengan konteks | Mac terkecil |
|---|---|---|---|
| 8-bit | 1.7 TB | 1.8 TB | melebihi mana-mana Mac |
| 6-bit | 1.3 TB | 1.4 TB | melebihi mana-mana Mac |
| 4-bit | 900 GB | 972 GB | melebihi mana-mana Mac |
| 3-bit kualiti lebih rendah | 700 GB | 756 GB | melebihi mana-mana Mac |
| 2-bit kualiti lebih rendah | 500 GB | 540 GB | melebihi mana-mana Mac |
Pada setiap cip Apple
Saiz memori terkecil setiap cip yang menjalankan DeepSeek V4 Pro 0813, versi terbaik yang muat, dan kelajuan menulis yang boleh anda jangkakan.
| Cip | Perlu | Versi | Token/s |
|---|---|---|---|
| M6 | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 Ultra | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 Max | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 Pro | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M5 | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 Max | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 Pro | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M4 | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 Ultra | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 Max | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 Pro | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M3 | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Ultra | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Max | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 Pro | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M2 | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 Ultra | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 Max | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 Pro | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
| M1 | tiada saiz yang muat | Terlalu besar | – |
Cara menjalankannya
Tiada satu Mac pun yang muat. Model lebih kecil di bawah berjalan baik, dan panduan kluster Mac menerangkan cara membahagikan model kepada beberapa Mac.
Langkah demi langkah: muat turun dan jalankan LLM pada Mac · cara menggunakan MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp
Tentang DeepSeek V4 Pro 0813
| Dibuat oleh | DeepSeek |
|---|---|
| Parameter | 1,600B jumlah · 49B aktif (mixture of experts) |
| Konteks | 1M token |
| Lesen | MIT |
| Dikeluarkan | 2026-08 |
| Input | Teks |
| Kecerdasan | 36 dalam Artificial Analysis Intelligence Index |
| Pemberat | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813 |
Soalan
- Berapakah memori yang diperlukan oleh DeepSeek V4 Pro 0813?
- Kira-kira 900 GB pemberat pada 4-bit, serta ruang untuk konteks: 972 GB kesemuanya. Itu melebihi memori mana-mana Mac hari ini.
- Bolehkah mana-mana Mac menjalankan DeepSeek V4 Pro 0813?
- Tidak secara bersendirian: walaupun pada 2 bit ia memerlukan lebih banyak memori daripada Mac terbesar. Gunakan model yang lebih kecil, atau bahagikan kepada beberapa Mac dengan masa jalan kluster.
- Mengapakah DeepSeek V4 Pro 0813 berjalan lebih pantas daripada saiznya?
- Ia model mixture-of-experts: ia menyimpan 1,600B parameter dalam memori tetapi hanya membaca 49B bagi setiap token, jadi ia menulis sepantas model yang jauh lebih kecil.
Model serupa
Untuk kad model atau README anda
Menunjukkan Mac terkecil yang menjalankan DeepSeek V4 Pro 0813 dengan baik dan memaut ke sini.
[](https://mlx.app/run/deepseek-v4-pro-0813)Cara ia dikira
Memori: parameter model pada 8, 6, 4, 3 atau 2 bit setiap pemberat serta skala kumpulan MLX (setengah bit setiap pemberat), atau format aslinya, dengan ruang untuk konteks di atasnya. Secara lalai macOS membenarkan GPU menggunakan kira-kira 75% memori bersatu. Kelajuan: lebar jalur memori dibahagikan dengan bait yang dibaca bagi setiap token ialah had atas untuk satu perbualan; dalam penanda aras Apple Silicon awam llama.cpp, larian sebenar mencapai kira-kira 45% hingga 80% daripadanya, dan julat itulah yang ditunjukkan. Ini anggaran, bukan ukuran: ukur Mac anda sendiri di MLX Bench. Angka model daripada kad model rasmi setiap model, angka cip daripada Spesifikasi Teknikal Apple. Disemak 2026-10-19. Data yang sama seperti mlx.app/compare.