Mac có chạy được DeepSeek V4 Pro 0813 không?

Không trên một chiếc Mac. DeepSeek V4 Pro 0813 có 1.600B tham số, và ngay cả ở mức 2 bit vẫn vượt quá bộ nhớ của chiếc Mac lớn nhất. Dưới đây là những gì cần để chạy nó, và các mô hình nhỏ hơn chạy tốt.

Bộ nhớ ở mức 4-bit972 GBtrọng số 900 GB + ngữ cảnh
Mac nhỏ nhấtKhông cókể cả ở mức 2 bit
Mac nhanh nhất–không Mac nào chứa được

Bộ nhớ ở từng mức chính xác

Phiên bảnTrọng sốKèm ngữ cảnhMac nhỏ nhất
8-bit1,7 TB1,8 TBhơn mọi Mac
6-bit1,3 TB1,4 TBhơn mọi Mac
4-bit900 GB972 GBhơn mọi Mac
3-bit chất lượng thấp hơn700 GB756 GBhơn mọi Mac
2-bit chất lượng thấp hơn500 GB540 GBhơn mọi Mac

Trên mọi chip Apple

Dung lượng bộ nhớ nhỏ nhất của mỗi chip chạy được DeepSeek V4 Pro 0813, phiên bản tốt nhất vừa với nó, và tốc độ viết bạn có thể kỳ vọng.

ChipCầnPhiên bảnToken/giây
M6không dung lượng nào vừaQuá lớn–
M5 Ultrakhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M5 Maxkhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M5 Prokhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M5không dung lượng nào vừaQuá lớn–
M4 Maxkhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M4 Prokhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M4không dung lượng nào vừaQuá lớn–
M3 Ultrakhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M3 Maxkhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M3 Prokhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M3không dung lượng nào vừaQuá lớn–
M2 Ultrakhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M2 Maxkhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M2 Prokhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M2không dung lượng nào vừaQuá lớn–
M1 Ultrakhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M1 Maxkhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M1 Prokhông dung lượng nào vừaQuá lớn–
M1không dung lượng nào vừaQuá lớn–

Cách chạy

Không chiếc Mac đơn lẻ nào chứa được. Các mô hình nhỏ hơn bên dưới chạy tốt, và hướng dẫn cụm Mac trình bày cách chia một mô hình cho nhiều máy Mac.

Từng bước: tải và chạy LLM trên Mac · cách dùng MLX Harness · MLX vs Ollama vs llama.cpp

Về DeepSeek V4 Pro 0813

Nhà phát triểnDeepSeek
Tham sốTổng 1.600B · 49B hoạt động (mixture-of-experts)
Ngữ cảnh1M token
Giấy phépMIT
Phát hành2026-08
Đầu vàoVăn bản
Trí tuệ36 trên Artificial Analysis Intelligence Index
Trọng sốdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro-0813

Câu hỏi

DeepSeek V4 Pro 0813 cần bao nhiêu bộ nhớ?
Khoảng 900 GB cho trọng số ở mức 4-bit, cộng thêm chỗ cho ngữ cảnh: tổng cộng 972 GB. Con số này lớn hơn bộ nhớ của mọi chiếc Mac hiện nay.
Có chiếc Mac nào chạy được DeepSeek V4 Pro 0813 không?
Một máy thì không: ngay cả ở mức 2 bit, nó vẫn cần nhiều bộ nhớ hơn chiếc Mac lớn nhất. Hãy dùng mô hình nhỏ hơn, hoặc chia nó cho nhiều máy Mac bằng một runtime chạy cụm.
Vì sao DeepSeek V4 Pro 0813 chạy nhanh hơn kích thước của nó?
Đây là mô hình mixture-of-experts: nó giữ 1.600B tham số trong bộ nhớ nhưng mỗi token chỉ đọc 49B, nên viết nhanh như một mô hình nhỏ hơn nhiều.

Mô hình tương tự

Mọi mô hình · Mọi Mac · So sánh Mac của bạn

Cho thẻ mô hình hoặc README của bạn

Runs on a Mac: DeepSeek V4 Pro 0813 Hiển thị chiếc Mac nhỏ nhất chạy tốt DeepSeek V4 Pro 0813 và liên kết tới trang này.

[![Runs on a Mac](https://mlx.app/badge/run/deepseek-v4-pro-0813.svg)](https://mlx.app/run/deepseek-v4-pro-0813)

Cách tính

Bộ nhớ: số tham số của mô hình ở 8, 6, 4, 3 hoặc 2 bit mỗi trọng số cộng với hệ số tỷ lệ theo nhóm của MLX (nửa bit mỗi trọng số), hoặc theo định dạng gốc, rồi thêm chỗ cho ngữ cảnh. Mặc định macOS cho GPU dùng khoảng 75% bộ nhớ hợp nhất. Tốc độ: băng thông bộ nhớ chia cho số byte đọc mỗi token là mức trần cho một cuộc trò chuyện; trong benchmark Apple Silicon công khai của llama.cpp, thực tế đạt khoảng 45% đến 80% mức đó, và đó là khoảng được hiển thị. Đây là ước tính, không phải số đo: hãy đo chính Mac của bạn trên MLX Bench. Số liệu mô hình lấy từ thẻ mô hình chính thức, số liệu chip từ Thông số kỹ thuật của Apple. Kiểm tra ngày 2026-10-19. Cùng dữ liệu với mlx.app/compare.

Mac chạy được DeepSeek V4 Pro 0813 không? Bộ nhớ, tốc độ