/ Модель

Характеристики

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

deepseek-ai-DeepSeek-V4-Flash-8bit

Генерация текстаТекст → текст14 профессий

DeepSeek-V4-Flash-8bit — это 8-битная версия модели DeepSeek-V4-Flash, преобразованная сообществом mlx-community в формат MLX с использованием mlx-lm 0.31.3.

1 136скачиваний за 30 дней14лайковвеса обновлены24 апр 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

Исходная модель разработана deepseek-ai. Модель предназначена для генерации текста и запуска через библиотеку mlx-lm; README показывает использование диалогового шаблона и генерацию ответа по текстовому prompt.

Из указанных характеристик известны формат MLX, 8-битное представление весов и текстовая модальность. Размер модели, архитектура, поддерживаемые языки и длина контекста в README не указаны. К преимуществам относятся адаптация к экосистеме MLX и уменьшенное по сравнению с полноточным представлением потребление памяти, однако ограничения качества, производительности и совместимости отдельно не описаны. Модель распространяется по лицензии MIT.

Для каких профессий подходит14

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-ai-DeepSeek-V4-Flash-8bit

This model mlx-community/deepseek-ai-DeepSeek-V4-Flash-8bit was converted to MLX format from deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash using mlx-lm version 0.31.3.

Use with mlx

pip install mlx-lm
from mlx_lm import load, generate

model, tokenizer = load("mlx-community/deepseek-ai-DeepSeek-V4-Flash-8bit")

prompt = "hello"

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

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
72807dc

0 моделей