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deepseek-v4-flash
Arquitectura mezcla de expertos43 CapasLicencia mitContexto máximo 1.024kVocabulario 129.280
En IQ4_XS es un fichero de 127,28 GiB y entra en 2 de los 18 equipos que medimos (el de menos memoria: PC con Ryzen AI Max+ PRO 495 y 192 GB unificados). Aquí lo que llena la memoria es el fichero: incluso con su contexto máximo de 1024k tokens, el contexto suma 86,00 GiB — y el mismo contenido, en tokens, cuesta en español ×1,35 lo que en inglés (en alemán, ×1,58).
Tamaño del modelo en IQ4_XS
Medido por Local AI Scope
Memoria de contexto a 8k tokens
Medido por Local AI Scope
Lo que cuesta el alemán frente al inglés
Medido por Local AI Scope
Tamaños de los ficheros publicados
Son los tamaños de los ficheros que publica su autor, sumados cuando el modelo viene partido en trozos. No es una estimación a partir del número de parámetros.
| Compresión | Tamaño del modelo |
|---|---|
IQ4_XS |
127,28 GiB |
Q3_K_M |
119,28 GiB |
Memoria de contexto
Calculada con el patrón de atención que este modelo declara capa a capa, no con la fórmula genérica. Por eso la cifra suele ser bastante menor que la que dan otras calculadoras.
- 8k tokens → 0,67 GiB
- 32k tokens → 2,69 GiB
- 128k tokens → 10,75 GiB
Lo que cuesta en cada idioma
Medido ejecutando el tokenizador de este modelo sobre el mismo contenido en cuatro idiomas. Los tokens son lo que se paga en contexto, en memoria y en la factura de la nube.
| Tipo de texto | EN | ES | FR | DE |
|---|---|---|---|---|
| Código | — | ×1,31 | ×1,44 | ×1,60 |
| Contratos | — | ×1,37 | ×1,47 | ×1,64 |
| Correo de empresa | — | ×1,30 | ×1,38 | ×1,49 |
| Tickets de soporte | — | ×1,43 | ×1,53 | ×1,58 |
El inglés es la referencia: cada cifra es cuántas veces más tokens cuesta el mismo contenido en ese idioma. Media sobre todo el corpus: DE ×1,58.
Dónde cabe
Que quepa significa que caben el modelo, su memoria de contexto y el margen de trabajo al contexto indicado, dejándole al sistema lo suyo. 2 de los 18 equipos probados (IQ4_XS, 8k tokens).
Si aceptas comprimirlo más, sí corre donde la tabla dice que no: en Q3_K_M (119,28 GiB), hasta 32k tokens de contexto, en Mac Studio con M5 Max y 128 GB unificados. Por debajo de IQ4_XS el modelo pierde algo de calidad, y en Q3_K_M se nota; por eso la tabla de arriba se queda en IQ4_XS.