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DeepSeek V4 Flash (0731)
DeepSeek コーディングエージェント長文
パラメータ
284B
アクティブ 13B（MoE）
いちばん小さい量子化
144GB
UD-Q4_K_XL
KV キャッシュ（8K・FP16）
0.38GB
公称コンテキスト 1M
乗るスペック
2/ 64
クラスタ構成を含む・8K
コンテキスト長と必要メモリ
横線は各スペックの利用可能メモリ。線より下なら乗る4bit 前後各ビット帯でいちばん小さい量子化・KV FP16
スペックごとの推定速度
decode tok/s・8K・乗る構成だけ・推奨量子化DeepSeek V4 Flash (0731) は、作業ごとにどのくらいか
- AIエージェント軽量級（Claude Haiku 5.5・Gemini 3.8 Flash と同じくらい）。勝つ確率: Claude Opus 5.5 に 17%・Claude Sonnet 5.5 に 15%・Claude Haiku 5.5 に 41%（2 ベンチ・比べた相手 15 モデル）
- コーディング数字なし（判定できません）
- 検索・調べもの数字なし（判定できません）
- 知識・推論数字なし（判定できません）
- 数学数字なし（判定できません）
- 日本語数字なし（判定できません）
- 画像理解数字なし（判定できません）
同じベンチに数字のある2モデルを「対戦」とみなし、作業ごとにレーティングを付けています（チェスや LLM のアリーナと同じ考え方）。数字は各社の自己申告が中心で条件は揃っていないので、目安として見てください。
作業ごとの位置
DeepSeek V4 Flash (0731)クラウドモデル（点に乗せると名前）縦線は階層の目印（右ほど強い）
用途で変わる：チャット・コーディング・AIエージェント
チャット
コンテキスト 8K短いやりとり。速く返ってくることが大事。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 2 / 9・最小構成で 154 GB（うち KV 0.4 GB）
乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB
コーディング
コンテキスト 64Kリポジトリのコードを読み込んで直す。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 2 / 9・最小構成で 156 GB（うち KV 3.0 GB）
乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB
AIエージェント
コンテキスト 128Kツール呼び出しを繰り返し、履歴と結果がコンテキストに溜まる。数字は推定 decode tok/s と、その長さで乗る中で最も高精度な量子化
乗るスペック 2 / 9・最小構成で 159 GB（うち KV 6.0 GB）
乗らない: M5 Max 64GB・M5 Max 128GB・RTX 4090 24GB・RTX 5090 32GB・RTX PRO 6000 Blackwell 96GB・DGX Spark 128GB・Ryzen AI Max+ 395 128GB
コンテキスト長と推定 decode 速度
コンテキストが長いほど KV キャッシュを読む分だけ遅くなる。線が切れたところで乗らなくなるM5 Ultra 256GB
用途ごとに見るベンチ
DeepSeek V4 Flash (0731) はどのあたりか
- Terminal-Bench 2.0：DeepSeek V4 Flash (0731) の数字なし
- τ²-Bench：DeepSeek V4 Flash (0731) の数字なし
- SWE-bench Verified：DeepSeek V4 Flash (0731) の数字なし
- Humanity's Last Exam：DeepSeek V4 Flash (0731) の数字なし
- Artificial Analysis Intelligence Index：DeepSeek V4 Flash (0731) の数字なし同じ条件
数字はベンダー自己申告などの出典の値で、条件（推論モード・ツールの有無など）は揃っていません。目安として見てください。
Terminal-Bench 2.0
6 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）τ²-Bench
5 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）SWE-bench Verified
10 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）Humanity's Last Exam
25 モデル・各社の自己申告（条件はばらばら）ツールありの数字しかない GLM-5.3・GLM-5.3-Flash・Claude Opus 5.5・GLM-5.3 (API)・Muse Spark Open 816B-A42B は除外
Artificial Analysis Intelligence Index
26 モデル・全モデル同じ条件（第三者が測定）スペックごとの判定
| スペック | 判定 | 推奨量子化 | 必要メモリ | 利用可能 | 最大コンテキスト | 推定 tok/s |
|---|---|---|---|---|---|---|
| RTX 5070 12GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 11.0 GB | — | — |
| RTX 3060 12GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 11.0 GB | — | — |
| M5 16GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 16GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| RTX 5080 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5070 Ti 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 5060 Ti 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4080 SUPER 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4070 Ti SUPER 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 15.0 GB | — | — |
| RTX 4060 Ti 16GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 15.0 GB | — | — |
| M5 Pro 24GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 24GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Pro 24GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 24GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| RTX 4090 24GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 23.0 GB | — | — |
| RTX 3090 24GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 23.0 GB | — | — |
| Radeon RX 7900 XTX 24GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 23.0 GB | — | — |
| M5 32GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 32GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M2 Max 32GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M1 Max 32GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| RTX 5090 32GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 31.0 GB | — | — |
| M5 Max 36GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Max 36GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Max 36GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Max 48GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Pro 48GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Max 48GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Pro 48GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Max 48GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| RTX 6000 Ada 48GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 47.0 GB | — | — |
| RTX A6000 48GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 47.0 GB | — | — |
| M5 Max 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Pro 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Max 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Pro 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Max 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M2 Ultra 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M2 Max 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M1 Ultra 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M1 Max 64GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| Ryzen AI Max+ 395 64GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 57.6 GB | — | — |
| M5 Ultra 96GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Ultra 96GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Max 96GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M2 Max 96GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| RTX PRO 6000 Blackwell 96GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 95.0 GB | — | — |
| M5 Max 128GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M4 Max 128GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Max 128GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M2 Ultra 128GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M1 Ultra 128GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| DGX Spark 128GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 115 GB | — | — |
| Ryzen AI Max+ 395 128GBllama.cpp | 乗らない | UD-Q4_K_XL | 154 GB | 115 GB | — | — |
| M2 Ultra 192GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Ultra 256GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Ultra 256GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| HPE Private Cloud AI Small（RTX PRO 6000 ×4）llama.cpp | 乗る | UD-Q8_K_XL | 160 GB | 380 GB | 1M | 183 |
| M5 Ultra 512GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M3 Ultra 512GBMLX | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Max 128GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Ultra 512GB ×2Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| M5 Ultra 512GB ×4Thunderbolt 5（RDMA）・exo / MLX distributed | このランタイム向けの量子化がありません | |||||
| DGX Spark 128GB ×2ConnectX-7（200GbE 直結）・vLLM（Ray・テンソル並列） | 乗る | MXFP4（公式） | 170 GB | 230 GB | 807K | 36.9 |
量子化ごとのサイズ
| 形式 | 量子化 | サイズ | 実効 bit | リポジトリ |
|---|---|---|---|---|
| GGUF | UD-Q4_K_XL | 144 GB | 4.37 | unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF |
| GGUF | UD-Q8_K_XL | 151 GB | 4.56 | unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF |
| MXFP4 | MXFP4（公式） | 155 GB | 4.70 | deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 |
Hugging Face のファイルサイズ（本体の重みのみ）。実効 bit はサイズ ÷ 総パラメータ。
基本情報
- パラメータ
- 284B（アクティブ 13B）（MoE）
- 層数
- 43
- KV を持つ層
- 43層×576要素
- 入力
- テキスト
- ライセンス
- mit
- 公開日
- 2026-07-31
- 配布元
- deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731
本体 284B・アクティブ 13B（DeepSeek-V4.1-Flash のモデルカードの比較表より） 圧縮注意のトークン方向の圧縮は未反映（KV は上限見積もり）
起動コマンドの例
llama-server -hf unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:UD-Q4_K_XL -c 8192ollama run hf.co/unsloth/DeepSeek-V4-Flash-0731-GGUF:UD-Q4_K_XLvllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 --max-model-len 8192ECN 実測
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