‼️ DeepSeek V4 已开源，支持本地部署。
它的模型权重文件已在 Hugging Face 等平台发布，官方也提供了完整的工程解决方案供用户自行下载部署。
🚀 关键信息速览
在实际动手部署前，以下两点值得注意：
· 版本选择：V4提供了两个主要版本供你按需选择。 V4-Pro (旗舰版) 拥有1.6T总参数，适合复杂任务，但硬件要求极高；V4-Flash (轻量版) 拥有284B总参数，性价比高，硬件门槛相对较低，更适合大多数开发者。· 算力生态：V4的适配方案同时支持NVIDIA GPU（基于CUDA） 和以华为昇腾（Ascend NPU） 为代表的国产算力，为企业和开发者提供了更多选择。
💻 硬件门槛：挑战依然很高
虽然支持本地部署，但V4对硬件的要求是“数据中心级”的，以下是不同配置方案的显存和内存需求参考：
· Flash版（纯GPU）：需要约160GB以上显存，推荐4x48GB（最低）或4x80GB（更稳妥）的多卡配置。· Flash版（CPU Offload）：需要约256GB的系统内存。· Flash版（Mac统一内存）：需要约192GB的统一内存（256GB以上更佳）。· Pro版（GPU）：需要约800GB-1TB以上显存，推荐8张H200/B200级别GPU。
🛠️ 部署方式：从入门到专业
1. 轻量级工具 (新手友好)：像 Ollama 这样的工具已经快速支持了V4-Flash模型，通过简单的命令行操作即可完成部署。2. 专业量化工具 (进阶用户)：llama.cpp 支持GGUF等量化格式，通过模型量化（如Q4, Q8）能显著降低显存占用，例如Flash版在CPU上运行时建议至少准备256GB内存。3. 高性能推理引擎 (专业部署)：官方推荐使用 vLLM 等高性能框架进行生产级部署，这需要更专业的配置和调优。
