Quel PC pour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ? Mémoire, machine et licence
Mis à jour : 1er novembre 2026
Quel PC pour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ?
Un serveur à 8 cartes, pas un PC.
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 pèse environ 476 Go dans sa forme publiée. Aucune carte seule ne suffit, ni une station à 4 cartes de 96 Go dans sa forme native : il faut un serveur à 8 GPU. Sa licence MIT autorise l'usage commercial.
Ce modèle est apparu sur Hugging Face le 17 octobre 2026. C'est une mise à jour mineure de DeepSeek-V4.1-Flash, selon DeepSeek : un modèle à mélange d'experts qui lit du texte et des images et répond en texte. DeepSeek met en avant le raisonnement, le code et les tâches d'agent. Voici ce qu'il faut pour le faire tourner chez vous, et ce que nous ne pouvons pas encore affirmer.
La mémoire dont il a besoin
Un modèle à experts se charge en entier en mémoire, même si seule une partie travaille à chaque mot. Le dépôt publié pèse 475,7 Go (format natif, en précision réduite). C'est le chiffre le plus sûr : il faut au moins cette mémoire, plus le cache du contexte.
| Précision des poids | Mémoire GPU | Machine de notre gamme |
|---|---|---|
| Format publié (natif) | environ 480 Go | Serveur IA EPYC 8 GPU, avec des cartes en option (jusqu'à 768 Go). Pas la configuration de base de 4 cartes (384 Go). |
| Q4 (4 bits) | 316 Ã 435 Go | Serveur IA EPYC 8 GPU. La CoreIA Threadripper PRO 4 GPU (384 Go avec 4 cartes) seulement si le bas de la fourchette est le bon, ce que nous ne pouvons pas garantir. |
| Q8 (8 bits) | 550 Ã 759 Go | Serveur IA EPYC 8 GPU avec 8 cartes (768 Go) ; Ã la limite en haut de la fourchette |
| FP16 (16 bits) | 1 032 Ã 1 426 Go | Aucune machine de notre gamme |
Estimations de Radiance Systems avec un contexte de 32 768 jetons, sans mesure sur nos machines. Le cache de contexte lu dans la configuration du modèle représente 2,5 Go à ce contexte.
Voir le Serveur IA EPYC 8 GPU
Voir la CoreIA Threadripper PRO 4 GPU
Quelle machine
| Machine | Mémoire GPU | Prix HT | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
|---|---|---|---|
| CoreIA 2x RTX PRO 6000 | 192 Go | 40 423 € | Non, il manque plus de 120 Go même en Q4 |
| CoreIA Threadripper PRO 4 GPU | 96 Go de base, 384 Go avec 4 cartes |
27 206 € avec 1 carte, les cartes en plus s'ajoutent |
Non en format natif. Peut-être en Q4, non garanti. |
| Serveur IA EPYC 8 GPU | 384 Go de base, 768 Go au maximum | 171 791 € | Oui, avec des cartes en option pour le format natif |
C'est un investissement de serveur, pas un poste de bureau. Il se justifie si vous voulez un modèle de ce niveau chez vous, sans envoyer vos données à un fournisseur. Le serveur est livré avec les logiciels installés et testés.
Son niveau, d'après DeepSeek
La fiche du modèle le compare à d'autres gros modèles, pas à Qwen3.8-27B ni à Gemma 4 12B : nous ne pouvons donc pas le situer face à eux avec des chiffres publiés. Voici quelques lignes de ce tableau. Le MiniMax-M3.1-Flash a fait l'objet d'un autre article.
| Test (scores publiés par DeepSeek) | V4.1 Flash-1017 | V4.1 Flash | Kimi K3 | GLM-5.3 |
|---|---|---|---|---|
| DeepSWE v1.1 (code) | 77,0 | 74,2 | 67,5 | 66,9 |
| Terminal-Bench 4.0 (agent en terminal) | 42,3 | 31,2 | 12,6 | 37,9 |
| NL2Repo-Bench (code d'un dépôt entier) | 68,2 | 65,4 | 58,0 | 58,0 |
| Automation-Bench (automatisation) | 60,5 | 54,8 | 46,7 | 48,8 |
| HLE (sans outils) | 42,6 | 36,8 | 43,5 | 42,0 |
| BabyVision (images, avec outils) | 92,5 | 89,6 | 85,7 | non publié |
Scores donnés par DeepSeek, mesurés avec ses propres réglages : un ordre de grandeur, pas un classement indépendant. Sur HLE, le score de GLM-5.3 est celui du sous-ensemble texte seul.
La licence, avant tout usage en entreprise
Licence MIT
Le dépôt est publié sous licence MIT : usage commercial, modification et redistribution sont permis.
Une seule obligation
Conserver la mention de droits d'auteur et le texte de la licence avec toute copie du modèle que vous redistribuez.
Résumé de la licence indiquée sur la fiche du modèle, qui seule fait foi. Ce n'est pas un avis juridique.
Faut-il vraiment un modèle de cette taille ?
Souvent, non. Pour un assistant interne ou la recherche dans vos documents, un modèle de 20 à 30 milliards de paramètres tient sur une seule carte, pour un budget très inférieur. Un modèle de cette taille se justifie pour les agents qui codent ou pilotent des outils, quand la qualité prime sur le coût.
| Machine | Mémoire GPU | Prix HT |
|---|---|---|
| CoreIA RTX 5090 | 32 Go | 8 576 € |
| CoreIA Radeon AI PRO R9700 | 32 Go | 3 469 € |
Quel modèle pour votre usage ?
Dites-nous ce que vous voulez faire tourner. Nous vous disons quelle machine, et si un modèle plus petit suffit. Devis gratuit, sans engagement.
Questions fréquentes
Quelle mémoire GPU faut-il pour DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ?
Le dépôt publié pèse 475,7 Go, il faut donc environ 480 Go avec le cache. Si vous le convertissez en 4 bits, notre estimation va de 316 à 435 Go selon sa vraie taille, que la fiche ne précise pas.
Peut-on le faire tourner sur une seule carte graphique ?
Non. Même la RTX PRO 6000, avec 96 Go, est très loin du compte. Il faut un serveur à 8 cartes, comme notre Serveur IA EPYC 8 GPU avec des cartes en option.
Quelle est sa taille exacte ?
La fiche de cette version ne la donne pas. Celle de DeepSeek-V4.1-Flash annonce 552 milliards de paramètres pour le corps du modèle ; le dépôt en compte environ 763 milliards au total. C'est pourquoi nous donnons des fourchettes.
Peut-on l'utiliser dans une entreprise ?
Oui. La licence est MIT : usage commercial permis, en conservant la mention de droits d'auteur. Lisez le texte complet de la licence.
Quelle vitesse peut-on en attendre ?
Nous n'avons pas mesuré ce modèle sur nos machines et n'annonçons donc aucune vitesse.
Quel contexte accepte-t-il ?
DeepSeek annonce jusqu'à un million de jetons. Un contexte aussi long demande davantage de mémoire que les 32 768 jetons de nos calculs.
Sources : DeepSeek, fiche de DeepSeek-V4.1-Flash-1017 ; DeepSeek, fiche de DeepSeek-V4.1-Flash. Relevé du 1er novembre 2026 : les chiffres de mémoire sont des estimations de Radiance Systems.
