/ Модель

Характеристики

Контекст
1 048 576 токенов
Параметры
10,7 млрд
Размер весов
155 ГБ
Лицензия
MIT
Архитектура
deepseek_v4 · dense
Базовая модель
DeepSeek-V4-Flash
Библиотека
mlx
Опубликована
24 апр 2026

DeepSeek-V4-Flash

Генерация текстаТекст → текст15 профессий

MLX-версия модели DeepSeek-V4-Flash, преобразованная сообществом mlx-community из оригинальной модели deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash.

2 213скачиваний за 30 дней3лайкавеса обновлены7 июн 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

Модель предназначена для генерации текста и может использоваться в сценариях, требующих локального запуска через библиотеку MLX и пакет mlx-lm.

Это Mixture-of-Experts модель с 284 млрд общих параметров и 13 млрд активируемых параметров. Она поддерживает контекст длиной до 1 млн токенов. Данная версия представлена в 8-битном формате MLX; README не содержит сведений о поддерживаемых языках, модальностях, конкретных задачах, производительности и ограничениях.

Модель распространяется по лицензии MIT. Для использования требуется MLX-совместимая среда и библиотека mlx-lm.

Для каких профессий подходит15

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Также подходит для

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

mlx-community/DeepSeek-V4-Flash

This 8-bit model mlx-community/DeepSeek-V4-Flash was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash.

DeepSeek-V4-Flash is a Mixture-of-Experts model with 284B total parameters, 13B activated parameters, and a context length of 1M tokens. Refer to the original model card for more details on the model.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/DeepSeek-V4-Flash")

prompt = "hello"

if tokenizer.chat_template is not None:
    messages = [{"role": "user", "content": prompt}]
    prompt = tokenizer.apply_chat_template(
        messages, add_generation_prompt=True
    )

response = generate(model, tokenizer, prompt=prompt, verbose=True)

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, на GPU NVIDIA они не запускаются.

Класс архитектуры
DeepseekV4ForCausalLM
Ревизия весов
f3b89cb

0 моделей