Greutățile sunt deschise și pot rula DeepSeek V4 Pro local?

Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro. Rularea locală necesită hardware serios având în vedere 1,6T parametri total, așa că majoritatea oamenilor vor folosi API-ul, cu excepția celor cu un setup multi-GPU mare.

Cât costă DeepSeek V4 Pro și care este limita de context?

Prin API costă 0,44 USD per milion de tokeni de intrare și 0,87 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.

Cum diferă DeepSeek V4 Pro de DeepSeek V4 Flash?

Ambele au aceeași arhitectură hibridă de atenție și fereastră de context de un milion de tokeni, dar Pro are 1,6T parametri total (49B activi) față de Flash cu 284B total (13B activi). DeepSeek spune că Flash-Max poate atinge nivelul Pro cu un buget de gândire mai mare, dar Pro are avantajul în sarcini pure de cunoaștere și fluxuri agentice complexe.

▲

22.7%

săptămâna aceasta

DeepSeek V4 Pro 0423

8953°

#llm #deepseek #raționament #programare #agenți #context lung

Rulează pe Graydient

Rulează modelul

Oferte / Reclame

Easy Creator (Prism) Web

Nelimitat · taxă fixă

Cel mai bun pentru începători. Fluxuri de lucru puternice, curbă de învățare redusă.

PirateDiffusion Telegram

Nelimitat · taxă fixă

Creează videoclipuri, imagini, personaje personalizate pentru chat și altele.

Pro studio (SpyGlass) Web

Nelimitat · taxă fixă

Răsfoiește modele, redă și rafinează de pe orice browser sau telefon.

Discord bot (Vector)

Nelimitat · taxă fixă

Adaugă Vector pe serverul tău sau alătură-te Discord-ului Vector. Creează orice!

Unified Editor Web

Nelimitat · taxă fixă

Editor pentru imagini și video: redă, editează, mărește și altele pe o singură pagină.

OpenRouter Terminal / API

Plătește pe token

Conversează cu acest model în browser sau apelează-l din codul tău cu o singură cheie API.

Aplicații locale

Necesită configurare

Instalează programe locale dacă ai hardware potrivit pe calculator.

ModelDuel Web

Plătești pe utilizare

Generează același prompt pe până la 50 de modele checkpoint/base simultan.

Închiriază un GPU în cloud

Graydient Cloud GPU

Nelimitat · taxă fixă

Taxă fixă, utilizare nelimitată. Acest model se instalează cu un click.

RunPod Cloud GPU

Taxare pe minut

Închiriază un GPU pe minut și configurează modelul singur.

Ghiduri pentru acest model

Cel mai bun LLM local după caz de utilizare (octombrie 2026): modelul open potrivit pentru fiecare job

De câțiva GB de VRAM am nevoie cu adevărat pentru AI local?

Greutăți deschise vs open source vs doar API: ce ai voie să faci cu adevărat

Ce este un fișier GGUF? Modele cuantificate explicate (Q4, Q8, fp8, NF4)

Toate ghidurile

DeepSeek | 1,048,576 token context | $0.96/M input, $1.91/M output. DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding, and long-horizon agent workflows, with strong performance across knowledge, math, and software engineering benchmarks. Built on the same architecture as DeepSeek V4 Flash, it introduces a hybrid attention system for efficient long-context processing. Reasoning efforts high and xhigh are supported; xhigh maps to max reasoning. It is well suited for complex workloads such as full-codebase analysis, multi-step automation, and large-scale information synthesis, where both capability and efficiency are critical

Notele căpitanului

Scris de Captain, editorul casei

Note din 2026-10-13

DeepSeek V4 Pro este un model Mixture-of-Experts cu 1,6 trilioane de parametri de la DeepSeek, cu 49 miliarde de parametri activi per token și o fereastră de context de un milion de tokeni. Sistemul său hibrid de atenție reduce dramatic costul de calcul pentru contexte lungi comparativ cu predecesorul său, făcându-l practic pentru analiza completă a codului și fluxuri de lucru agentice în mai mulți pași. Greutățile sunt deschise; dacă îl poți rula, nu ești blocat la un API.

Cunoscut pentru

Fereastră de context de 1 milion de tokeni cu un sistem hibrid de atenție care menține costurile de inferență gestionabile
Performanță puternică în benchmark-uri de codare, matematică, cunoștințe și agentic la nivelul greutăților deschise
Efort de raționament ajustabil, până la xhigh pentru adâncime maximă de gândire
1,6T parametri total, 49B activi — scară frontieră fără a activa totul per token
Greutăți deschise disponibile pe Hugging Face pentru implementare locală

Atenție la

1,6T parametri total înseamnă cerințe serioase de hardware pentru rulare locală; majoritatea utilizatorilor vor folosi API-ul.
Tokenii de ieșire costă de două ori mai mult decât cei de intrare — lanțurile lungi de raționament se adună mai rapid decât te-ai aștepta.
Model card-ul descrie aceasta ca o versiune de previzualizare; tratează-o corespunzător pentru utilizare în producție.

Cel mai bun pentru

Programare

Agenți și utilizare unelte

Raționament

Context lung

Rulează local

Sugestii de încercat

Audit complet al codului

Lipesc mai jos un cod Python mare. Identifică fiecare funcție care modifică starea globală, marchează pe cele care o fac fără siguranță pe fire și sugerează o refactorizare pentru cele trei cele mai riscante. Explică raționamentul pentru fiecare clasificare de risc. [lipeste codul]

Plan agent în mai mulți pași

Planifici un pipeline automatizat pentru a monitoriza un depozit public GitHub, a rezuma zilnic noile pull request-uri, a le clasifica după tip (corectare bug, funcționalitate, documentație, refactorizare) și a posta un rezumat într-un canal Slack. Listează fiecare pas, uneltele sau API-urile necesare, modurile de eșec de gestionat și ordinea implementării.

Demonstrație matematică dificilă

Demonstrează că pentru orice prim p mai mare decât 3, p la pătrat minus 1 este întotdeauna divizibil cu 24. Arată fiecare pas al demonstrației clar, enunță orice lemă folosești și apoi verifică rezultatul cu trei exemple concrete.

Compară cu

DeepSeek V4.1 Flash
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.04/M intrare, $0.68/M ieșire
DeepSeek V4 Flash 0731
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.01/M intrare, $1.28/M ieșire
DeepSeek V4 Flash 0423
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $0.09/M intrare, $0.18/M ieșire
DeepSeek V4 Pro 0813
Model cu greutăți deschise
context de 1,048,576 tokeni · $1.32/M intrare, $3.96/M ieșire

Mai multe modele text de la deepseek

Întrebări frecvente

Greutățile sunt deschise și pot rula DeepSeek V4 Pro local?: Da, greutățile sunt publicate pe Hugging Face sub deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro. Rularea locală necesită hardware serios având în vedere 1,6T parametri total, așa că majoritatea oamenilor vor folosi API-ul, cu excepția celor cu un setup multi-GPU mare.
Cât costă DeepSeek V4 Pro și care este limita de context?: Prin API costă 0,44 USD per milion de tokeni de intrare și 0,87 USD per milion de tokeni de ieșire, cu o fereastră de context de un milion de tokeni.
Cum diferă DeepSeek V4 Pro de DeepSeek V4 Flash?: Ambele au aceeași arhitectură hibridă de atenție și fereastră de context de un milion de tokeni, dar Pro are 1,6T parametri total (49B activi) față de Flash cu 284B total (13B activi). DeepSeek spune că Flash-Max poate atinge nivelul Pro cu un buget de gândire mai mare, dar Pro are avantajul în sarcini pure de cunoaștere și fluxuri agentice complexe.

Verdictul căpitanului
Cel mai capabil model cu greutăți deschise lansat de DeepSeek — dacă îi poți oferi suficient context, își merită locul.

Fișa modelului pe Hugging Face

Căpitanul scrie aceste note pe baza descrierii modelului și a fișei modelului. Prețurile și dimensiunile contextului sunt cele ale furnizorului la momentul scrierii și pot varia.

Ranking badge

Updated Oct 22, 2026

Made this model? Show this badge on your page.

Paste it into your Hugging Face card or Civitai description.

Change colors / personalize / get code

Also ranked: #32 Hottest Text / LLM model · #32 Hottest Text / LLM text model

Not this creator?

Get your own badge

Tendința de popularitate a DeepSeek V4 Pro 0423

Scor de căldură din 24 Apr 2026

Scor de popularitate

8,953°

Săptămâna aceasta

▲

22.7%

8,925° atunci, 8,953° acum

Luna aceasta

▲

157%

8,827° atunci, 8,953° acum

Ultimul an

n/a

Nu a fost lansat/urmărit

7,000°

Prag minim

Scara merge de la 0° la 9.999°. Tot ce este sub 7,000° este rezervat pentru modelele despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate: un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă la prag, iar măsurătorile umplu gradele de deasupra. Pragul nu spune nimic despre model; doar gradele de deasupra îl diferențiază de alte modele.

+1,654°

Tokeni OpenRouter

3,257,945,734,845 tokeni procesați de acest model prin OpenRouter în ultimele 30 de zile, împreună cu prompturile și răspunsurile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download în termenul de descărcări, 325,794 în total; tokenii ultimei zile se adaugă la rata de adoptare. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings).

+299°

Rata de adoptare

Aproximativ 9,616 descărcări pe zi, măsurate între două citiri ale surselor, niciodată estimate dintr-o medie pe viață. Viteza cântărește un sfert din termenul descărcărilor, așa că o creștere recentă se vede fără să lase un vârf de o zi să depășească ani de utilizare.

Arată detalii

Fiecare număr de pe acest site poate fi verificat. Scorul de popularitate al acestui model este 8,953°, iar aici este construit pas cu pas, cu totalul acumulat după fiecare ingredient: pragul minim, gradele adăugate de fiecare sursă, bonusul pentru tipul modelului și ce scade vârsta greutăților. Culorile sunt benzile din graficul de mai sus. Glosarul de la final definește fiecare termen.

1
Începe de la prag.
De ce 7,000° și nu zero: scara merge de la 0° la 9.999°, iar partea de sub 7,000° este rezervată modelelor despre care nicio sursă nu raportează încă, care au un număr provizoriu acolo ca să rămână listele complete și să nu depășească niciodată un model cu date. 7,000° este punctul de start pentru datele măsurate. Un model cu date reale, dar aproape fără descărcări, stă aici; tot ce urmează este măsurare, iar spațiul de deasupra pragului conține zece pași de zece ori mai multe descărcări, fiecare la 300°. Pragul este același pentru toate modelele, deci nu decide nimic; gradele de deasupra fac diferența.
7,000°
total curent
2
Adaugă descărcările.
325,794 echivalente de descărcări în total, de la Tokeni OpenRouter. De zece ori descărcările adaugă același 300°, deci mărimea contează, dar nu domină scorul.
+1,654°
8,654°
total curent
3
Adaugă rata de adoptare.
Aproximativ 9,616 descărcări pe zi acum, măsurate între două citiri, cu un sfert din greutate.
+299°
8,953°
total curent
=
Scorul de căldură.
Unde se situează acest model pe fiecare listă de pe site. Nimic altceva nu îl ajustează.
8,953°

Glosar: termenii folosiți aici

Scor de căldură: Un număr care arată cât de mult este folosit și dorit un model acum, de la 0° la 9.999°. Fiecare listă de pe site care spune „cele mai călduroase” este sortată după acest scor și nimic altceva.
Prag: 7.000° este punctul de start pentru orice model cu date reale. Scara merge de la 0° la 9.999°; partea de sub prag este rezervată pentru înlocuitori (modele fără date), ca să fie sigur că un model cu date e mereu mai sus decât unul fără. Pragul e același pentru toți și nu decide nimic; gradele de deasupra lui sunt măsurătoarea.
Echivalente descărcări: Tot ce scorul tratează ca o descărcare, adunat: descărcările în sine, fiecare seeder de torrent ca 1.000, fiecare imagine AI Horde și fiecare rulare pe un site de generare ca una.
Scară logaritmică: Se numără la zeci, nu la unități: trecerea de la 1.000 la 10.000 descărcări adaugă aceleași grade ca trecerea de la 10.000 la 100.000. Astfel, modelele mari nu acoperă tot ce e mic.
Aprecieri: Like-uri și aprecieri de oriunde, fiecare valorează jumătate dintr-o descărcare pe scara logaritmică.
Rata de adoptare: Câte descărcări pe zi primește un model acum, calculat din diferența dintre două citiri ale unei surse. Are un sfert din greutatea termenului de descărcare.
Măsurat și estimat: Măsurat înseamnă că există două citiri ale unei surse și diferența este reală. Estimat înseamnă că se știe doar totalul de azi, iar trecutul este împărțit pe durata vieții modelului; site-ul spune care dintre ele este afișat.
Seeder: Cineva care păstrează o copie a greutăților online pentru ca alții să le descarce prin torrent, sau o oglindă găzduită care face același lucru. Fiecare contează ca 1.000 de descărcări.
AI Horde: O rețea de voluntari care generează imagini gratuit pe calculatoare donate. Numărul de imagini create cu un model este public și fiecare contează ca o descărcare.
Site-uri de generare: Site-uri care găzduiesc propriile copii ale unui model și permit oamenilor să genereze cu el, cum ar fi PixAI, SeaArt și Yodayo. Descărcările lor contează ca cele de pe Civitai, iar fiecare rulare de generare ca o descărcare.
Tokeni OpenRouter: Un model de text servit printr-un API, cum ar fi Claude sau GPT, nu are greutăți de descărcat, deci utilizarea sa se măsoară în tokeni: bucățile de text citite și scrise prin OpenRouter, un gateway folosit de multe aplicații, în ultimele 30 de zile. Fiecare 10,000,000 tokeni contează ca un download. Sursa: OpenRouter (openrouter.ai/rankings), CC BY 4.0.
Model complet (checkpoint): Greutățile în sine, fișierul care generează singur. Primește un bonus pentru că depind de el add-on-urile.
LoRA și embedding: Fișiere mici add-on care direcționează greutățile altcuiva spre un stil, un personaj sau un concept. Nu pot rula singure.
Familie și greutăți: Baza pe care este construit un model, cum ar fi SD 1.5, SDXL, Flux sau Wan. Fiecare model moștenește data lansării greutăților familiei sale.
Vârstă: Grade scăzute în funcție de cât timp a trecut de când au apărut greutățile familiei: 150° pe an, până la 750°. Păstrează descărcările vechi care au avut ani să se acumuleze, blocând topul listei.
Boost de familie: Un mic impuls limitat pentru LoRA-urile unei familii pe care site-ul o promovează acum, întotdeauna listat în detaliu.
Scor de rezervă: Un număr stabil sub prag, dat unui model despre care nicio sursă nu raportează încă, ca listele să rămână complete. Nu se clasează niciodată peste un model cu date.
Nou! (perioadă de grație): Un model mai nou de 7 zile afișează Nou! în loc de scor și nu ocupă loc în clasamente. Scorul său este calculat de la prima zi, dar un model de o zi crește mai rapid decât orice altceva, deci fără această așteptare, modelul #1 al săptămânii ar fi întotdeauna cel apărut ieri, nu cel care a rezistat o săptămână.
Tendință: Cum se compară creșterea unui model într-o perioadă cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă. Mai rapid decât tipicul înseamnă creștere, mai lent scădere.
Model tipic: Mijlocul catalogului: jumătate dintre modele cu o cifră au crescut mai repede în perioada respectivă, jumătate mai încet.

Cum s-a schimbat popularitatea acestui model față de restul catalogului: creșterea lui în descărcări, aprecieri și utilizare în fiecare perioadă, comparată cu creșterea tipică a unui model în aceeași perioadă, plus scorul său de căldură la momentul respectiv. Dacă e peste creșterea tipică, înseamnă că a crescut, dacă e sub, a scăzut. Istoricul se reconstruiește din totalurile de azi, prima zi a modelului și viteza lui de descărcare măsurată când sunt două citiri; un model care nu exista la începutul perioadei arată n/a.

Modele similare

Kimi K2 0711

TEXT / LLM

Mixtral 8x7B Instruct v0.1

TEXT / LLM

Qwen3 Coder Plus

TEXT / LLM

Mistral Small 3.2 24B

TEXT / LLM

Modele AI pentru generare de imagini, video și text

DeepSeek V4 Pro 0423 este un model de text pentru familia Text / LLM, listat pe ModelTrends.ai, un catalog doar pentru citire al modelelor AI open source pentru imagini, video și text. Compară-l cu alte modele Text / LLM, verifică-i scorul de căldură pentru a vedea cât este de popular și deschide-l pe PirateDiffusion sau BitVector pentru a-l încerca.

Mai multe modele Text / LLM llm deepseek raționament programare agenți context lung local

Răsfoiește după familia de modele