DeepSeek-V4-Flashをローカルで動かすのに最適なGPU
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DeepSeek-V4-Flashはmixture-of-expertsモデルです。284B個のパラメータすべてがVRAMに常駐する必要がありますが、トークンごとに活性化するのは13B個のみです — そのため、同サイズのdenseモデルよりはるかに高速に生成できますが、必要なメモリは同サイズ分のままです。
DeepSeek-V4-Flashをローカルで動かすには、Q4_K_M量子化・128kトークンのコンテキストでおよそ170GBのVRAMが必要です。
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推奨ハードウェア
積極的な2ビット量子化を使っても、この284BのMoEモデルには約85GBが必要なため、これを単体で収められるのは96GBのRTX PRO 6000 Blackwellのみです。トークンごとに活性化するパラメータはわずか13Bのため、実際には多くの人がエキスパートをシステムRAMにオフロードし（llama.cppの--n-cpu-moe）、ホットパスを24GBのカードで実行しています。
Q4の重みは約163GBで、単一のGPUでは対応できません。マルチGPU構成（96GB×2）、または192GB以上の統合メモリを持つApple Siliconが必要です。アクティブパラメータが13Bであるため、マルチGPUでのデコードは総計284Bから想像されるよりも高速であり、圧縮されたアテンションにより1Mトークンのコンテキストも低コストで保持できます。
フルQ8精度には約326GBのVRAMが必要で、データセンター級のマルチGPU構成が必要です。この量子化では単一のワークステーションでの推論は不可能です。
DeepSeek-V4-Flash向けに構成を最適化
量子化の推奨
日常的なコーディングや推論タスクには、Q4_K_M（4ビット量子化）が品質とメモリ効率の最良のバランスを提供します — FP16と比較してメモリ要件を70%以上削減しながら、品質低下はごくわずかです。Q8以上のプリセットはより高い忠実度を保ちますが、VRAM使用量が大幅に増加するため、レイヤーオフロードが必要になりスループットが低下する場合があります。
推奨ローカルソフトウェア
ローカル推論には、GPUへのモデル分割とコンテキストキャッシュの最適化が自動化されているOllamaを主要ランナーとして使用することをおすすめします。より高度なファインチューニングや量子化の分割には、Flash Attentionをネイティブビルドしたllama.cppが最も細かい制御を提供します。
DeepSeek-V4-Flashをローカルで動かす — FAQ
DeepSeek-V4-Flashを動かすにはどのくらいのVRAMが必要ですか？
KVキャッシュ量子化を有効にした128kコンテキストの場合、DeepSeek-V4-FlashにはQ4_K_M（多くの人におすすめの量子化）で約170GBのVRAMが必要です。Q2_Kに下げると、多少の品質低下と引き換えに約88.3GBまで削減できます。一方Q8_0は、このモデルが出せる最高品質のために約333.3GBが必要です。
DeepSeek-V4-Flashはどのくらいのサイズのグラフィックカードに収まりますか？
DeepSeek-V4-FlashはQ4_K_Mで約170GBが必要ですが、これは単一の24GBコンシューマー向けカードの容量を上回ります。ワークステーション向けカード、マルチGPU構成、またはより強力な量子化が必要です — そうしないとレイヤーがシステムRAMに溢れ、生成速度が大幅に低下します。
DeepSeek-V4-Flashにはどの量子化を使うべきですか？
VRAMに余裕がない限りQ4_K_Mを使用してください。約170GBが必要で、フル精度との品質差はごくわずかです。Q8_0は約333.3GBが必要ですが、その品質向上は日常的なコーディングやチャットではほとんど体感できません。余ったVRAMはコンテキストを長くする方に使う方がよいでしょう。
コンテキスト長はDeepSeek-V4-Flashに必要なVRAMにどう影響しますか？
モデルの重みは固定ですが、KVキャッシュはコンテキスト長に比例して増加します。DeepSeek-V4-Flashを128kコンテキストで使用する場合、キャッシュは約6.7GBです。256kに倍増すると、約13.3GBになります。KVキャッシュ量子化をオフにすると、これらの数値はさらに倍になります。
DeepSeek-V4-Flashはなぜパラメータ数から想像されるより高速なのですか？
DeepSeek-V4-Flashはmixture-of-expertsモデルです。284B個のパラメータすべてをVRAMに保持する必要がありますが、各トークンの生成に使われるのは13B個のみです。生成速度はこの13B個のアクティブパラメータの転送速度に左右されるため、体感的には284Bモデルよりも13Bモデルに近くなります — ただしメモリは284B分すべてが必要です。
▸トークン速度の推定方法
各GPUには2つの指標が表示されます：Read tok/s（モデルがプロンプトを読み込む速度）とDecode tok/s（トークンを生成して返す速度）です。これらは根本的に異なるボトルネックをモデル化しています。
リード（プリフィル）
プロンプトは1回の並列処理で処理されます。これは計算律速であり、GPUのテンソルコアを飽和させます。
デコード（生成）
新しいトークンを1つ生成するたびに、モデルのアクティブな重み全体をVRAMから読み込む必要があります。これはメモリ帯域幅律速です。GPUは計算ではなく、データ待ちで処理が止まります。
重み = (activeParams × bits ÷ 8) × 1.15（オーバーヘッド）。ステップごとのKVキャッシュ = activeParams × multiplier × contextK。
アーキテクチャ利用率係数
左：デコード係数 — 右：リード係数
データソース
TFLOPSとメモリ帯域幅はGPUデータベースから取得しています。データがない場合、帯域幅は組み込みの辞書データにフォールバックします。
制限事項
これらは分析による推定値であり、ベンチマークの実測結果ではありません。絶対的な性能保証としてではなく、相対的な比較の参考としてご利用ください。