モデル紹介
GGUF quantizations of `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash` for use with the V4-aware llama.cpp fork at `cchuter/llama.cpp` @ `feat/v4-port-cuda`. > 📦 **Required: V4-aware llama.cpp fork.** These quants don't load on upstream `ggml-org/llama.cpp` — V4 architecture support (compressor decode, hyperconnection, lightning indexer, FP8 KV simulation, NextN heads) lives only in the fork: > > > > Full build + run instructions in Loading below. > 🖥️ **Supported backends: Apple Silicon (Metal), NVIDIA CUDA (Ada/Blackwell), and CPU.** All 5 V4 custom ops (`ggml_dsv4_rope_tail`, `ggml_dsv4_hc_split_sinkhorn`, `ggml_dsv4_hc_weighted_sum`, `ggml_dsv4_hc_expand`, `ggml_dsv4_fp8_kv_quantize`) have Metal kernels AND CUDA kernels in this fork (validated 19/19 on RTX 5090, CUDA 12.8, SM_120 native). The CUDA FP8 path is gated behind `__CUDA_ARCH__ >= 890`; older NVIDIA hardware (Volta/Turing/Ampere) uses a software-emulated FP8 path that builds cleanly under `-DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=70` but hasn't been runtime-validated yet. **CUDA testers wanted** — file issues at the fork if you hit problems. ROCm / Vulkan / Metal-on-AMD have no V4 kernels and will fail at the first dsv4 op.
主な特徴
特点摘要待依据来源补齐，不凭模型名称推断能力。
制約と注意点
具体的な制約を判断する出典が不足しています。実際の性能、遅延、データ方針、ライセンス、提供期間を確認してください。
出典別料金と費用分析
料金はチャネル・地域・設定によって異なります。各チャネルの料金は個別に表示し、提供元の統一公式料金とは見なしません。
| 出典・チャネル | 入力 | 出力 | 課金単位 | 収集日時 |
|---|---|---|---|---|
| 確認可能な料金がありません。出典を確認してください。 | ||||
月額の基本トークン費用を試算
試算はキャッシュ割引、段階料金、マルチモーダル追加料金、検索、税金、追加推論出力を含みません。
公開評価と実行設定
暂无已采集的可核验公开评分。模型未上榜不代表能力较低。
収録済みの全ランキング →よくある質問
オープンウェイトなら無料で商用利用できますか？
必ずしもそうではありません。バージョン別のライセンス、商用条件、利用方針を確認してください。自前運用には計算資源と保守費用も必要です。
これはリアルタイムの請求料金ですか？
収集日時付きの料金スナップショットです。最新のバージョン、地域、割引、課金方式は各チャネルで確認してください。
出典と追跡記録
许可证：mit。模型介绍与第三方评测均以原来源的具体版本和方法为准。