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Modell-Datenblatt

deepseek-v4-flash

Architektur Expertenmischung43 SchichtenLizenz mitMaximaler Kontext 1.024kVokabular 129.280

Bei IQ4_XS ist das eine Datei von 127,28 GiB, und sie passt auf 2 der 18 Rechner, die wir durchrechnen (der mit dem wenigsten Speicher: PC mit Ryzen AI Max+ PRO 495 und 192 GB Unified Memory). Hier füllt die Datei den Speicher: Selbst beim maximalen Kontext von 1024k Tokens kommen 86,00 GiB hinzu — und derselbe Inhalt braucht auf Deutsch 1,58-mal so viele Tokens wie auf Englisch.

Auf einen Blick
Größe bei IQ4_XS127,28 GiB
Kontextspeicher bei 8k0,67 GiB
Passt auf2 / 18
Kosten auf Deutsch×1,58
Kleinster Rechner, der es nimmtPC mit Ryzen AI Max+ PRO 495 und 192 GB Unified Memory
127,28 GiB

Modellgröße bei IQ4_XS

Von Local AI Scope gemessen

0,67 GiB

Kontextspeicher bei 8k Tokens

Von Local AI Scope gemessen

×1,58

Was Deutsch gegenüber Englisch kostet

Von Local AI Scope gemessen

Größen

Größen der veröffentlichten Dateien

Das sind die Größen der tatsächlich vom Autor veröffentlichten Dateien, addiert, wenn das Modell in Teilen ausgeliefert wird. Keine Schätzung aus der Parameterzahl.

Größe der veröffentlichten Datei je Kompression
Kompression Modellgröße
IQ4_XS 127,28 GiB
Q3_K_M 119,28 GiB
Kontext

Kontextspeicher

Berechnet aus dem Aufmerksamkeitsmuster, das dieses Modell Schicht für Schicht angibt, nicht aus der generischen Formel. Deshalb liegt der Wert oft deutlich unter dem anderer Rechner.

  • 8k Tokens → 0,67 GiB
  • 32k Tokens → 2,69 GiB
  • 128k Tokens → 10,75 GiB
Sprachen

Was es in jeder Sprache kostet

Gemessen, indem der Tokenizer dieses Modells über denselben Inhalt in vier Sprachen läuft. Tokens sind das, was man im Kontext, im Speicher und auf der Cloud-Rechnung zahlt.

Tokenkosten nach Textsorte und Sprache, mit Englisch als Referenz
Textsorte EN ES FR DE
Code — ×1,31 ×1,44 ×1,60
Verträge — ×1,37 ×1,47 ×1,64
Geschäftliche E-Mails — ×1,30 ×1,38 ×1,49
Support-Tickets — ×1,43 ×1,53 ×1,58

Englisch ist die Referenz: Jede Zahl gibt an, um wie viel mehr Tokens derselbe Inhalt in dieser Sprache kostet. Durchschnitt über das gesamte Korpus: DE ×1,58.

Rechner

Wo es passt

Passt heißt: Modell, Kontextspeicher und Arbeitsreserve passen beim angegebenen Kontext gemeinsam hinein und lassen dem System seinen Anteil. 2 von den 18 getesteten Rechnern (IQ4_XS, 8k Tokens).

Die 18 getesteten Rechner, mit dem Speicher, den jeder frei lässt, und dem größten Kontext, den dieses Modell dort hält
Rechner Passt Freier Speicher Größter Kontext, der passt
PC mit RTX 4060 8 GB nein 7,20 GiB —
PC mit RTX 3060 12 GB nein 11,20 GiB —
PC mit RTX 4070 12 GB nein 11,20 GiB —
Mac mit M4 und 16 GB Unified Memory nein 13,00 GiB —
Büro-Notebook, nur CPU, 16 GB nein 13,00 GiB —
Mac mini mit M6 und 16 GB Unified Memory nein 13,00 GiB —
Mac mit M4 Pro und 24 GB nein 21,00 GiB —
Workstation mit RTX 4090 24 GB nein 23,20 GiB —
Mini-PC mit NPU und 32 GB LPDDR5X nein 29,00 GiB —
Mac mini mit M6 und 32 GB Unified Memory nein 29,00 GiB —
Server mit 2× RTX 3090 (48 GB) nein 47,20 GiB —
Mac mit M4 Max und 64 GB nein 61,00 GiB —
Mac mini mit M5 Pro und 64 GB Unified Memory nein 61,00 GiB —
Xiaomi AI Cube, 80 GB — Technikprototyp nein 77,00 GiB —
PC mit Ryzen AI Max+ 395 und 128 GB Unified Memory nein 96,00 GiB —
Mac Studio mit M5 Max und 128 GB Unified Memory nein 125,00 GiB —
PC mit Ryzen AI Max+ PRO 495 und 192 GB Unified Memory ja 160,00 GiB 256k
Mac Studio mit M5 Ultra und 512 GB Unified Memory ja 509,00 GiB 1024k

Wenn Sie es stärker komprimieren, läuft es auch dort, wo die Tabelle Nein sagt: als Q3_K_M (119,28 GiB) mit bis zu 32k Tokens Kontext auf Mac Studio mit M5 Max und 128 GB Unified Memory. Unterhalb von IQ4_XS verliert das Modell etwas an Qualität, bei Q3_K_M merkt man es; deshalb bleibt die Tabelle oben bei IQ4_XS.