DeepSeek-V4.1-Flash
Dieses Modell ist aus seiner Modellkarte automatisch übernommen und von uns noch nicht gegengelesen; Größen, Kontext und Lizenz sind gemessen, die Einordnung nicht.
DeepSeek-V4.1-Flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 531,1 GB Speicher und läuft auf keinem der 562 geführten Geräte flüssig.
Berechnet für 4.096 Token Kontext (Anwendungsfall „Ausprobieren, Neugier“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
DeepSeek-V4.1-Flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 761,0 GB Speicher und läuft auf keinem der 562 geführten Geräte flüssig.
Berechnet für 16.384 Token Kontext (Anwendungsfall „Programmieren“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
DeepSeek-V4.1-Flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 607,7 GB Speicher und läuft auf keinem der 562 geführten Geräte flüssig.
Berechnet für 8.192 Token Kontext (Anwendungsfall „Texte schreiben, übersetzen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
DeepSeek-V4.1-Flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1.067,6 GB Speicher und läuft auf keinem der 562 geführten Geräte flüssig.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Dokumente auswerten“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
DeepSeek-V4.1-Flash braucht mit der Variante Q4_K_M rund 1.067,6 GB Speicher und läuft auf keinem der 562 geführten Geräte flüssig.
Berechnet für 32.768 Token Kontext (Anwendungsfall „Kundendaten, interne Unterlagen“). Die Tempowerte sind an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen, aber nicht auf diesem Gerät gemessen. Ausgenommen sind Werte mit dem Zusatz „nicht an Messungen abgeglichen“: für sie fehlt der Abgleich, sie sind unsicher.
- Anbieter
- deepseek-ai
- Parameter
- 748,5 Mrd.
- Längster Kontext
- 1.048.576 Token
- Nimmt entgegen
- Text
- Lizenz
- MIT
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
DeepSeek-V4.1-Flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 531,1 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 3 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GBzusammen 576,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
DeepSeek-V4.1-Flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 761,0 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 4 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 256 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 192,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
DeepSeek-V4.1-Flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 607,7 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 2 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 2 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 768,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 3 × ASUS ExpertCenter Pro ET900N G3 (2026), NVIDIA GB300 mit Blackwell-Ultra-GPU, 748 GBzusammen 756,0 GB nutzbar (je Gerät 252,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
DeepSeek-V4.1-Flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 1.067,6 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 3 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 1.152,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 3 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 1.152,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Kein einzelnes Gerät reicht, mehrere zusammen schon
DeepSeek-V4.1-Flash braucht in der Variante Q4_K_M rund 1.067,6 GB nutzbaren Speicher. Kein von uns geführtes Gerät bringt das allein auf. Mehrere gleiche Geräte lassen sich zu einem Verbund zusammenschalten und teilen sich das Modell; dann zählt ihr Speicher zusammen.
- 3 × Apple Mac Studio (2026), M5 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 1.152,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
- 3 × Apple Mac Studio (2025), M3 Ultra mit 80-Kern-GPU, 512 GBzusammen 1.152,0 GB nutzbar (je Gerät 384,0 GB)
Womit das geht
Verbünde baut man mit einer Software, die das Modell über mehrere Rechner verteilt. Verbreitet sind exo (verbindet die Geräte selbständig, unterstützt RDMA über Thunderbolt 5) und der RPC-Server von llama.cpp. Die Geräte werden über Netzwerk oder Thunderbolt verbunden; je schneller die Verbindung, desto weniger kostet die Aufteilung.
Für vertrauliche Daten wichtig
Der RPC-Server von llama.cpp ist ausdrücklich als Vorstufe gekennzeichnet: „currently in a proof-of-concept development stage … fragile and insecure. Never run the RPC server on an open network or in a sensitive environment!“ Für geschäftliche Unterlagen scheidet er damit aus, solange das so bleibt; wir beraten zu Alternativen.
Was wir hier nicht sagen
Wie schnell ein Verbund antwortet, rechnen wir nicht aus. Die Aufteilung kostet Zeit, und wir haben dafür keine eigenen oder belegten Messungen. Die Angabe oben ist reine Speicherrechnung: sie sagt, dass das Modell hineinpasst, nicht wie flüssig es läuft.
Geräte, auf denen es flüssig läuft
Die Tempowerte sind berechnet, nicht auf dem Gerät gemessen, und an veröffentlichten und eigenen Messungen abgeglichen. Ausgenommen sind die mit * markierten Werte: sie sind nicht abgeglichen und deshalb unsicher.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Grafikkarten, in die es ganz passt
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Keine.
Varianten
Der Bedarf gilt für 4.096 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 4096“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 347,3 GB | 431,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 444,7 GB | 531,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 508,0 GB | 595,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 16.384 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 16384“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 347,3 GB | 661,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 444,7 GB | 761,0 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 508,0 GB | 825,5 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 8.192 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 8192“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 347,3 GB | 508,3 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 444,7 GB | 607,7 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 508,0 GB | 672,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 347,3 GB | 968,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 444,7 GB | 1.067,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 508,0 GB | 1.132,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Varianten
Der Bedarf gilt für 32.768 Token Kontext. Dabei bleibt Ollama, wenn Sie nach dem Start „/set parameter num_ctx 32768“ eingeben.
| Variante | Datei | Speicherbedarf | Startbefehl |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 347,3 GB | 968,2 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q4_K_M | 444,7 GB | 1.067,6 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
| Q8_0 | 508,0 GB | 1.132,1 GB | In mehrere Dateien aufgeteilt, mit Ollama nicht direkt startbar. |
Quelle: https://huggingface.co/vcruz305/DeepSeek-V4.1-Flash-GGUF
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