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Requisitos de GPU do DeepSeek-V4-Pro

O DeepSeek-V4-Pro tem 1,6T parâmetros. Para servi-lo, conte com cerca de 3.837 GB de memória de GPU em 16 bits, 1.919 GB em 8 bits ou 959 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações.

É um modelo de mistura de especialistas: 384 especialistas, 6 deles ativos para cada token. Todos ficam na memória da GPU, então conte memória para todos os 1,6T parâmetros.

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O que é preciso para servi-lo

A memória de GPU para rodá-lo em inferência, com a menor configuração de GPU que o comporta e o menor preço na Arrakis agora.

Precisão	Memória e menor configuração
16 bits	3.837 GB: mais de uma máquina de 8 GPUs
8 bits	1.919 GB: 8 × B300, a partir de US$ 36,80 por hora pelas 8
4 bits	959 GB: 4 × B300, a partir de US$ 18,40 por hora pelas 4

O que é preciso para fazer ajuste fino

O QLoRA treina adaptadores sobre um modelo congelado em 4 bits, o LoRA sobre um em 16 bits, e o ajuste fino completo atualiza todos os pesos. Os valores não incluem as ativações, que crescem com o tamanho do lote e o comprimento da sequência.

Método	Memória e menor configuração
QLoRA	1.119 GB: 8 × H200, a partir de US$ 32,24 por hora pelas 8
LoRA	3.837 GB: mais de uma máquina de 8 GPUs
Ajuste fino completo	25.581 GB: mais de uma máquina de 8 GPUs

Sobre o modelo

Do cartão e dos arquivos no Hugging Face. Os números de memória seguem o guia de memória de GPU.

Parâmetros: 1.6T
Especialistas: 384
Especialistas por token: 6
Janela de contexto (tokens): 1,048,576
Publicado em: FP8
Licença: mit
Data de lançamento: 2026-04-22
Pesos: deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro

Implante na Arrakis

Abra Models no console, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina. Ou rode você mesmo em qualquer máquina com memória de GPU suficiente:

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Perguntas

Os preços em tempo real de todas as GPUs estão na página de preços de GPU.

Quanta memória de GPU o DeepSeek-V4-Pro precisa?

Para servi-lo, cerca de 3.837 GB em 16 bits, 1.919 GB em 8 bits e 959 GB em 4 bits, incluindo cerca de 20% para o cache KV e as ativações. Para fazer ajuste fino, cerca de 1.119 GB com QLoRA, 3.837 GB com LoRA e 25.581 GB para ajuste fino completo com Adam, sem contar as ativações.

Posso rodar o DeepSeek-V4-Pro em uma única GPU?

Não. Mesmo em 4 bits ele precisa de cerca de 959 GB: 4 GPUs B300.

Quanto custa rodar o DeepSeek-V4-Pro?

Em 16 bits ele precisa de mais de uma máquina de 8 GPUs; em 4 bits, de 4 GPUs B300. Cada configuração desta página mostra o menor preço por GPU-hora na Arrakis agora, e você paga por hora a partir de um saldo pré-pago.

Como implanto o DeepSeek-V4-Pro na Arrakis?

Abra Models no console da Arrakis, cole deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro, escolha vLLM, SGLang ou llama.cpp e alugue uma GPU em que ele caiba. Você recebe um endpoint compatível com OpenAI com sua própria chave de API, e SSH root na máquina.

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