Пам’ять за кожної точності
| Версія | Ваги | З контекстом | Мінімальний Mac |
|---|---|---|---|
| 8 біт | 302 ГБ | 326 ГБ | 512 ГБ |
| 6 біт | 231 ГБ | 249 ГБ | 512 ГБ |
| 4 біт | 160 ГБ | 173 ГБ | 256 ГБ |
| 3 біт нижча якість | 124 ГБ | 134 ГБ | 192 ГБ |
| 2 біт нижча якість | 88,8 ГБ | 95,9 ГБ | 128 ГБ |
На кожному чипі Apple
Мінімальний обсяг пам’яті кожного чипа, на якому запускається DeepSeek V4 Flash 0731, найкраща версія, що вміщується, і очікувана швидкість генерації.
| Чип | Потрібно | Версія | Токенів/с |
|---|---|---|---|
| M6 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 Ultra | 256 ГБ | 4 біт Працює добре | 74–132 |
| M5 Max | 128 ГБ | 2 біт Працює добре | 67–120 |
| M5 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M5 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 Max | 128 ГБ | 2 біт Працює добре | 60–107 |
| M4 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M4 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 Ultra | 256 ГБ | 4 біт Працює добре | 50–90 |
| M3 Max | 128 ГБ | 2 біт Працює добре | 44–78 |
| M3 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M3 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Ultra | 128 ГБ | 2 біт Працює добре | 88–156 |
| M2 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M2 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Ultra | 128 ГБ | 2 біт Працює добре | 88–156 |
| M1 Max | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 Pro | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
| M1 | жоден обсяг не підходить | Завелика | – |
Як запустити
- Найпростіший спосіб: завантажте MLX Harness — безкоштовно і з відкритим кодом. Знайдіть DeepSeek V4 Flash 0731, завантажте версію, яка підходить вашому Mac, і спілкуйтеся. Застосунок також віддає модель іншим вашим програмам через API, сумісний з OpenAI.Завантажити MLX HarnessБезкоштовно · Apple Silicon · macOS 14.5 або новіша
- У Терміналі з MLX від Apple:
pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/DeepSeek-V4-Flash-4bitЗбірка: mlx-community/DeepSeek-V4-Flash-4bit на Hugging Face. Поруч лежать версії з іншою точністю.
Покроково: завантажити й запустити LLM на Mac · як користуватися MLX Harness · MLX, Ollama і llama.cpp
Про модель DeepSeek V4 Flash 0731
| Розробник | DeepSeek |
|---|---|
| Параметри | 284B усього · 13B активних (mixture of experts) |
| Контекст | токенів: 1M |
| Ліцензія | MIT |
| Випуск | 2026-07 |
| Вхідні дані | Текст |
| Ваги | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 |
Запитання
- Скільки пам’яті потрібно моделі DeepSeek V4 Flash 0731?
- Близько 160 ГБ на ваги (4 біт) плюс місце для контексту: загалом 173 ГБ. На Mac це означає 256 ГБ об’єднаної пам’яті або більше, адже за замовчуванням macOS дає GPU близько 75% пам’яті.
- Наскільки швидко DeepSeek V4 Flash 0731 працює на Mac?
- Швидкість генерації залежить від пропускної здатності пам’яті. Найшвидший Mac для неї тут — M5 Ultra із 256 ГБ: близько 74–132 токенів за секунду (4 біт). Мінімальний Mac, що її запускає, — M5 Ultra із 256 ГБ — видає близько 74–132.
- Чому DeepSeek V4 Flash 0731 працює швидше, ніж можна очікувати з її розміру?
- Це модель mixture-of-experts: вона тримає в пам’яті 284B параметрів, але на кожен токен читає лише 13B, тож пише зі швидкістю значно меншої моделі.
Схожі моделі
Для картки моделі або README
Показує мінімальний Mac, на якому DeepSeek V4 Flash 0731 добре працює, і веде сюди.
[](https://mlx.app/run/deepseek-v4-flash-0731)Як це розраховано
Пам’ять: параметри моделі за 8, 6, 4, 3 або 2 біт на вагу плюс групові масштаби MLX (пів біта на вагу) або її нативний формат, а зверху — місце для контексту. За замовчуванням macOS дає GPU близько 75% об’єднаної пам’яті. Швидкість: пропускна здатність пам’яті, поділена на кількість байтів, що читаються на кожен токен, — це стеля для однієї розмови; у публічних тестах llama.cpp на Apple Silicon реальні запуски досягають приблизно 45–80% від неї, і показано саме цей діапазон. Це оцінки, а не вимірювання: виміряйте свій Mac у MLX Bench. Дані моделей — з офіційних карток моделей, дані чипів — з технічних характеристик Apple. Перевірено 2026-10-19. Ті самі дані, що й на mlx.app/compare.