Память при каждой точности
| Версия | Веса | С контекстом | Минимальный Mac |
|---|---|---|---|
| 8 бит | 587 ГБ | 633 ГБ | больше, чем у любого Mac |
| 6 бит | 449 ГБ | 484 ГБ | больше, чем у любого Mac |
| 4 бит | 311 ГБ | 335 ГБ | 512 ГБ |
| 3 бит ниже качество | 242 ГБ | 261 ГБ | 512 ГБ |
| 2 бит ниже качество | 173 ГБ | 186 ГБ | 256 ГБ |
На каждом чипе Apple
Минимальный объем памяти каждого чипа, на котором запускается DeepSeek V4.1 Flash 1017, лучшая версия, которая помещается, и ожидаемая скорость генерации.
| Чип | Нужно | Версия | Токенов/с |
|---|---|---|---|
| M6 | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M5 Ultra | 512 ГБ | 4 бит Работает хорошо | 60–107 |
| M5 Max | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M5 Pro | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M5 | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M4 Max | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M4 Pro | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M4 | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M3 Ultra | 512 ГБ | 4 бит Работает хорошо | 41–73 |
| M3 Max | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M3 Pro | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M3 | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M2 Ultra | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M2 Max | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M2 Pro | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M2 | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M1 Ultra | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M1 Max | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M1 Pro | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
| M1 | ни один объем не подходит | Слишком большая | – |
Как запустить
- Самый простой способ: скачайте MLX Harness — бесплатно и с открытым кодом. Найдите DeepSeek V4.1 Flash 1017, скачайте версию, которая подходит вашему Mac, и общайтесь. Приложение также отдает модель другим вашим программам через API, совместимый с OpenAI.Скачать MLX HarnessБесплатно · Apple Silicon · macOS 14.5 или новее
- В Терминале с MLX от Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtpСборка: mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtp на Hugging Face. Рядом лежат версии с другой точностью.
Пошагово: скачать и запустить LLM на Mac · как пользоваться MLX Harness · MLX, Ollama и llama.cpp
О модели DeepSeek V4.1 Flash 1017
| Разработчик | DeepSeek |
|---|---|
| Параметры | 552B всего · 16B активных (mixture of experts) |
| Контекст | токенов: 1M |
| Лицензия | MIT |
| Выпуск | 2026-10 |
| Ввод | Текст и изображения |
| Интеллект | 45,1 в Artificial Analysis Intelligence Index |
| Веса | deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
Руководство: пошагово на mlx.app
Вопросы
- Сколько памяти нужно модели DeepSeek V4.1 Flash 1017?
- Около 311 ГБ на веса (4 бит) плюс место для контекста: всего 335 ГБ. На Mac это значит 512 ГБ объединенной памяти или больше, ведь по умолчанию macOS отдает GPU около 75% памяти.
- Насколько быстро DeepSeek V4.1 Flash 1017 работает на Mac?
- Скорость генерации зависит от пропускной способности памяти. Самый быстрый Mac для нее здесь — M5 Ultra с 512 ГБ: около 60–107 токенов в секунду (4 бит). Минимальный Mac, который ее запускает, — M5 Ultra с 512 ГБ — выдает около 60–107.
- Почему DeepSeek V4.1 Flash 1017 работает быстрее, чем можно ожидать по размеру?
- Это модель mixture-of-experts: она держит в памяти 552B параметров, но на каждый токен читает только 16B, поэтому пишет со скоростью гораздо меньшей модели.
Похожие модели
Для карточки модели или README
Показывает минимальный Mac, на котором DeepSeek V4.1 Flash 1017 хорошо работает, и ведет сюда.
[](https://mlx.app/run/deepseek-v4.1-flash-1017)Как это рассчитано
Память: параметры модели при 8, 6, 4, 3 или 2 битах на вес плюс групповые масштабы MLX (полбита на вес) или ее нативный формат, а сверху — место для контекста. По умолчанию macOS отдает GPU около 75% объединенной памяти. Скорость: пропускная способность памяти, деленная на число байтов, читаемых на каждый токен, — это потолок для одного диалога; в публичных тестах llama.cpp на Apple Silicon реальные запуски достигают примерно 45–80% от него, и показан именно этот диапазон. Это оценки, а не измерения: измерьте свой Mac в MLX Bench. Данные моделей — из официальных карточек моделей, данные чипов — из технических характеристик Apple. Проверено 2026-10-19. Те же данные, что и на mlx.app/compare.