Характеристики

Контекст: 1 048 576 токенов
Параметры: 10,7 млрд
Архитектура: deepseek_v4 · dense
Базовая модель: DeepSeek-V4-Flash-0731
Библиотека: mlx
Опубликована: 31 июл 2026

Ссылки

Hugging Face

DeepSeek-V4-Flash-0731-MLX

inferencerlabs

Генерация текстаТекст → текст10 профессий

MLX-вариант чат-модели DeepSeek-V4-Flash-0731 для генерации текста с длинным контекстом.

352скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены2 авг 2026

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

inferencerlabs/DeepSeek-V4-Flash-0731-MLX — вариант DeepSeek-V4-Flash-0731, опубликованный Inferencer Labs в формате MLX для запуска на совместимом оборудовании Apple. Это чат-модель генерации текста на архитектуре DeepSeek V4; в метаданных указано 10,7 млрд параметров и контекст до 1 048 576 токенов. Карточка отмечает, что модель тестировалась в приложении Inferencer на M3 Ultra с 512 ГБ памяти и рекомендует совместимый спекулятивный декодер для повышения производительности.

Модель подходит для диалоговой генерации и других задач, решаемых через генерацию текста. В карточке перечислен английский язык. README предупреждает, что ответы могут быть неточными или неуместными, и рекомендует проверять результаты перед использованием в важных решениях. Лицензия в предоставленных данных не указана.

Сценарии применения

диалог с языковой моделью
генерация текстовых ответов
подготовка черновиков и продолжение текста

Ограничения

README предупреждает о возможных неточных и контекстно неуместных ответах и советует проверять результаты перед важными решениями. Для производительности рекомендуется совместимый спекулятивный декодер; в карточке тестирование описано на M3 Ultra с 512 ГБ памяти.

Для каких профессий подходит10

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

I.5Универсальные способностиСоздание и редактирование текстаAI помогает создавать и улучшать текстовые материалы, сохраняя смысл и требования автора.18 задач44 385моделей II.6Разработка и данныеДокументация и сопровождение разработкиAI помогает поддерживать понятную техническую документацию и ускорять передачу знаний.18 задач38 015моделей I.2Универсальные способностиСинтез, понимание и проверка знанийAI помогает сжимать, сопоставлять и критически проверять знания без потери существенного контекста.18 задач42 341модель II.1Разработка и данныеАнализ требований и архитектура ПОAI помогает переводить потребности бизнеса в непротиворечивые требования и технические решения.20 задач18 191модель

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

DeepSeek-V4-Flash-0731

See DeepSeek-V4-Flash-0731 in action: demonstration videos

For improved performance, download and enable a compatible speculative decoder.

Tested on an M3 Ultra 512 GiB RAM using Inferencer app

Screenshot

Converted with a modified version of MLX

For more details see our demonstration videos or visit DeepSeek-V4-Flash-0731.

Disclaimer

We are not the creator, originator, or owner of any model listed. Each model is created and provided by third parties. Models may not always be accurate or contextually appropriate. You are responsible for verifying the information before making important decisions. We are not liable for any damages, losses, or issues arising from its use, including data loss or inaccuracies in AI-generated content.

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · mlx

Нельзя запустить

MLX-модели работают только на Apple Silicon.

Класс архитектуры: DeepseekV4ForCausalLM
Ревизия весов: 4b8586a