Arrakis / モデル / DeepSeek-V4-Pro
DeepSeek-V4-Pro の GPU 要件
DeepSeek-V4-Pro のパラメータ数は 1.6T です。推論で動かすには、16 ビットで約 3,837 GB、8 ビットで約 1,919 GB、4 ビットで約 959 GB の GPU メモリを見込んでください。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。
Mixture of Experts モデルです。エキスパートは 384 個で、トークンごとにそのうち 6 個が働きます。すべてのエキスパートが GPU メモリに載るため、メモリは 1.6T パラメータ全体の分を見込んでください。
ファインチューニングに必要なもの
QLoRA は 4 ビットで固定したモデルの上でアダプタを学習し、LoRA は 16 ビットで固定したモデルの上で学習します。フルファインチューニングはすべての重みを更新します。数値はアクティベーションを含まない値で、アクティベーションはバッチサイズとシーケンス長に応じて増えます。
| メソッド | メモリと最小構成 |
|---|---|
| QLoRA | 1,119 GB：H200 × 8、8 枚で 1 時間あたり $27.52 から |
| LoRA | 3,837 GB：8 GPU マシン 1 台を超える |
| フルファインチューニング | 25,581 GB：8 GPU マシン 1 台を超える |
モデルについて
Hugging Face 上のモデルカードとファイルから。このページのメモリの数字は GPU メモリガイドの計算に従っています。
- パラメータ数
- 1.6T
- エキスパート数
- 384
- トークンごとのエキスパート数
- 6
- コンテキスト長（トークン）
- 1,048,576
- 公開時の精度
- FP8
- ライセンス
- mit
- 公開日
- 2026-04-22
Arrakis でデプロイする
コンソールで Models を開き、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。GPU メモリが足りるマシンなら、自分で動かすこともできます：
よくある質問
すべての GPU の最新価格は GPU 価格 のページにあります。
DeepSeek-V4-Pro にはどれだけの GPU メモリが必要ですか？
推論で動かすには、16 ビットで約 3,837 GB、8 ビットで約 1,919 GB、4 ビットで約 959 GB です。KV キャッシュと活性化の分として約 20% を含みます。ファインチューニングには、QLoRA で約 1,119 GB、LoRA で約 3,837 GB、Adam によるフルファインチューニングで約 25,581 GB が必要です（活性化を除く）。
DeepSeek-V4-Pro は GPU 1 枚で動きますか？
いいえ。4 ビットでも約 959 GB 必要で、B300 4 枚が必要です。
DeepSeek-V4-Pro を動かす費用はいくらですか？
16 ビットなら 8 GPU マシン 1 台を超える構成、4 ビットなら B300 4 枚が必要です。このページの各構成には、Arrakis での現在の GPU 1 時間あたりの最安値を表示しています。料金は前払い残高から 1 時間単位で支払います。
Arrakis で DeepSeek-V4-Pro をデプロイするには？
Arrakis コンソールで Models を開き、deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro を貼り付け、vLLM、SGLang、llama.cpp のいずれかを選んで、収まる GPU を借ります。専用の API キー付きの OpenAI 互換エンドポイントと、マシンへの root SSH が使えます。
ほかのモデル
- DeepSeek-V4.1-Flash763B
- DeepSeek-V3.2685B
- DeepSeek-V3-0324685B
- DeepSeek-R1684B
- Kimi-K2.51.0T
- Kimi-K2-Instruct1.0T