DeepSeek V4.1 Flash 1017 کو کتنی میموری چاہیے؟

4-bit پر ویٹس کے لیے تقریباً 311 GB، اور کانٹیکسٹ کی گنجائش: کل 335 GB۔ Mac پر اس کا مطلب ہے 512 GB یا زیادہ یونیفائیڈ میموری، کیونکہ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔

Mac پر DeepSeek V4.1 Flash 1017 کتنا تیز ہے؟

لکھنے کی رفتار میموری بینڈوڈتھ پر منحصر ہے۔ یہاں اس کے لیے سب سے تیز Mac، 512 GB والا M5 Ultra ہے، فی سیکنڈ تقریباً 60–107 ٹوکن (4-bit)۔ اسے چلانے والا سب سے چھوٹا Mac، 512 GB کے ساتھ، M5 Ultra پر تقریباً 60–107 تک پہنچتا ہے۔

DeepSeek V4.1 Flash 1017 اپنے سائز کی توقع سے زیادہ تیز کیوں چلتا ہے؟

یہ mixture-of-experts ماڈل ہے: یہ میموری میں 552B پیرامیٹرز رکھتا ہے لیکن ہر ٹوکن کے لیے صرف 16B پڑھتا ہے، اس لیے یہ کہیں چھوٹے ماڈل کی رفتار سے لکھتا ہے۔

کیا Mac پر DeepSeek V4.1 Flash 1017 چلے گا؟ میموری اور رفتار

ہر پریسیژن پر میموری

ورژن	ویٹس	کانٹیکسٹ کے ساتھ	سب سے چھوٹا Mac
8-bit	587 GB	633 GB	کسی بھی Mac سے زیادہ
6-bit	449 GB	484 GB	کسی بھی Mac سے زیادہ
4-bit	311 GB	335 GB	512 GB
3-bit کم معیار	242 GB	261 GB	512 GB
2-bit کم معیار	173 GB	186 GB	256 GB

ہر Apple چپ پر

ہر چپ کا سب سے کم میموری سائز جو DeepSeek V4.1 Flash 1017 چلاتا ہے، اس میں سمانے والا بہترین ورژن، اور لکھنے کی متوقع رفتار۔

چپ	درکار	ورژن	ٹوکن/سیکنڈ
M6	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M5 Ultra	512 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	60–107
M5 Max	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M5 Pro	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M5	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M4 Max	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M4 Pro	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M4	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M3 Ultra	512 GB	4-bit اچھا چلتا ہے	41–73
M3 Max	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M3 Pro	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M3	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M2 Ultra	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M2 Max	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M2 Pro	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M2	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M1 Ultra	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M1 Max	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M1 Pro	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–
M1	کوئی سائز کافی نہیں	بہت بڑا	–

اسے کیسے چلائیں

آسان طریقہ: MLX Harness ڈاؤن لوڈ کریں، مفت اور اوپن سورس۔ DeepSeek V4.1 Flash 1017 تلاش کریں، وہ ورژن ڈاؤن لوڈ کریں جو آپ کے Mac میں سماتا ہو، اور چیٹ کریں۔ یہ OpenAI سے مطابقت رکھنے والی API کے ذریعے ماڈل کو آپ کی دوسری ایپس کو بھی فراہم کرتا ہے۔MLX Harness ڈاؤن لوڈ کریںمفت · Apple Silicon · macOS 14.5 یا نیا
Terminal میں Apple کے MLX کے ساتھ:pip install mlx-lmmlx_lm.chat --model mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtpبلڈ: Hugging Face پر mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtp۔ دوسری پریسیژنز اسی کے ساتھ موجود ہیں۔

مرحلہ وار: Mac پر LLMs ڈاؤن لوڈ کریں اور چلائیں · MLX Harness کیسے استعمال کریں · MLX بمقابلہ Ollama بمقابلہ llama.cpp

DeepSeek V4.1 Flash 1017 کے بارے میں

بنانے والا	DeepSeek
پیرامیٹرز	کل 552B · فعال 16B (mixture-of-experts)
کانٹیکسٹ	1M ٹوکن
لائسنس	MIT
ریلیز	2026-10
ان پٹ	ٹیکسٹ اور تصاویر
ذہانت	Artificial Analysis Intelligence Index پر 45.1
ویٹس	deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017

گائیڈ: mlx.app پر مرحلہ وار

سوالات

DeepSeek V4.1 Flash 1017 کو کتنی میموری چاہیے؟: 4-bit پر ویٹس کے لیے تقریباً 311 GB، اور کانٹیکسٹ کی گنجائش: کل 335 GB۔ Mac پر اس کا مطلب ہے 512 GB یا زیادہ یونیفائیڈ میموری، کیونکہ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو اس کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔
Mac پر DeepSeek V4.1 Flash 1017 کتنا تیز ہے؟: لکھنے کی رفتار میموری بینڈوڈتھ پر منحصر ہے۔ یہاں اس کے لیے سب سے تیز Mac، 512 GB والا M5 Ultra ہے، فی سیکنڈ تقریباً 60–107 ٹوکن (4-bit)۔ اسے چلانے والا سب سے چھوٹا Mac، 512 GB کے ساتھ، M5 Ultra پر تقریباً 60–107 تک پہنچتا ہے۔
DeepSeek V4.1 Flash 1017 اپنے سائز کی توقع سے زیادہ تیز کیوں چلتا ہے؟: یہ mixture-of-experts ماڈل ہے: یہ میموری میں 552B پیرامیٹرز رکھتا ہے لیکن ہر ٹوکن کے لیے صرف 16B پڑھتا ہے، اس لیے یہ کہیں چھوٹے ماڈل کی رفتار سے لکھتا ہے۔

ملتے جلتے ماڈلز

تمام ماڈلز · تمام Mac · اپنے Mac کا موازنہ کریں

آپ کے ماڈل کارڈ یا README کے لیے

وہ سب سے چھوٹا Mac دکھاتا ہے جو DeepSeek V4.1 Flash 1017 کو اچھا چلاتا ہے، اور یہاں لنک کرتا ہے۔

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/deepseek-v4.1-flash-1017.svg)](https://mlx.app/run/deepseek-v4.1-flash-1017)

یہ کیسے نکالا گیا

میموری: ماڈل کے پیرامیٹرز فی ویٹ 8، 6، 4، 3 یا 2 bits پر، ساتھ MLX کے گروپ اسکیلز (فی ویٹ آدھا bit)، یا اس کا اصل فارمیٹ، اور اوپر سے کانٹیکسٹ کی گنجائش۔ macOS ڈیفالٹ طور پر GPU کو یونیفائیڈ میموری کا تقریباً 75% استعمال کرنے دیتا ہے۔ رفتار: میموری بینڈوڈتھ کو فی ٹوکن پڑھے جانے والے بائٹس سے تقسیم کریں تو ایک گفتگو کی حد ملتی ہے؛ llama.cpp کے Apple Silicon پر پبلک بینچ مارکس میں اصل رنز اس کے تقریباً 45% سے 80% تک پہنچتے ہیں، اور یہی رینج دکھائی گئی ہے۔ یہ اندازے ہیں، پیمائشیں نہیں: اپنا Mac MLX Bench پر ناپیں۔ ماڈل کے اعداد ہر ماڈل کے آفیشل ماڈل کارڈ سے، چپ کے اعداد Apple کی Tech Specs سے۔ 2026-10-19 کو چیک کیا گیا۔ وہی ڈیٹا جو mlx.app/compare پر ہے۔