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Requisitos de GPU de DeepSeek-V4-Pro

DeepSeek-V4-Pro tiene 1,6T parámetros. Para servirlo, calcula unos 3.837 GB de memoria de GPU en 16 bits, 1.919 GB en 8 bits o 959 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones.

Es un modelo de mezcla de expertos: 384 expertos, 6 de ellos activos en cada token. Todos permanecen en la memoria de la GPU, así que calcula la memoria para los 1,6T parámetros.

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Lo que hace falta para servirlo

La memoria de GPU para ejecutarlo en inferencia, con la configuración de GPU más pequeña que lo sostiene y el precio más bajo en Arrakis ahora mismo.

Precisión	Memoria y configuración mínima
16 bits	3.837 GB: más de una máquina de 8 GPU
8 bits	1.919 GB: 8 × B300, desde 36,80 US$ por hora las 8
4 bits	959 GB: 4 × B300, desde 18,40 US$ por hora las 4

Lo que hace falta para ajustarlo

QLoRA entrena adaptadores sobre un modelo congelado de 4 bits; LoRA, sobre uno de 16 bits, y el ajuste fino completo actualiza todos los pesos. Las cifras no incluyen las activaciones, que crecen con el tamaño del lote y la longitud de secuencia.

Método	Memoria y configuración mínima
QLoRA	1.119 GB: 8 × H200, desde 32,24 US$ por hora las 8
LoRA	3.837 GB: más de una máquina de 8 GPU
Ajuste fino completo	25.581 GB: más de una máquina de 8 GPU

Sobre el modelo

De su ficha y sus archivos en Hugging Face. Las cifras de memoria siguen la guía de memoria de GPU.

Parámetros: 1.6T
Expertos: 384
Expertos por token: 6
Ventana de contexto (tokens): 1,048,576
Publicado en: FP8
Licencia: mit
Fecha de publicación: 2026-04-22
Pesos: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro

Despliégalo en Arrakis

Abre Models en la consola, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina. O ejecútalo tú mismo en cualquier máquina con suficiente memoria de GPU:

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Preguntas

Los precios en tiempo real de todas las GPU están en la página de precios de GPU.

¿Cuánta memoria de GPU necesita DeepSeek-V4-Pro?

Para servirlo, unos 3.837 GB en 16 bits, 1.919 GB en 8 bits y 959 GB en 4 bits, incluido un 20% para la caché KV y las activaciones. Para ajustarlo, unos 1.119 GB con QLoRA, 3.837 GB con LoRA y 25.581 GB para un ajuste fino completo con Adam, sin contar las activaciones.

¿Puedo ejecutar DeepSeek-V4-Pro en una sola GPU?

No. Incluso en 4 bits necesita unos 959 GB: 4 GPU B300.

¿Cuánto cuesta ejecutar DeepSeek-V4-Pro?

En 16 bits necesita más de una máquina de 8 GPU; en 4 bits, 4 GPU B300. Cada configuración de esta página muestra el precio más bajo por GPU-hora en Arrakis ahora mismo, y pagas por hora desde un saldo prepago.

¿Cómo despliego DeepSeek-V4-Pro en Arrakis?

Abre Models en la consola de Arrakis, pega deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, elige vLLM, SGLang o llama.cpp y alquila una GPU en la que quepa. Obtienes un endpoint compatible con OpenAI con su propia clave de API, y SSH root a la máquina.

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