Welcher PC für DeepSeek-V4.1-Flash-1017? Arbeitsspeicher, Hardware und Lizenz
Aktualisiert: 1. November 2026
Welcher PC für DeepSeek-V4.1-Flash-1017?
Ein Server mit 8 Karten, kein PC.
DeepSeek-V4.1-Flash-1017 wiegt in seiner veröffentlichten Form etwa 476 GB. Keine einzelne Karte reicht aus, noch eine 96-GB-Workstation mit 4 Karten in ihrer nativen Form: Es braucht einen Server mit 8 GPUs. Seine MIT-Lizenz erlaubt die kommerzielle Nutzung.
Dieses Modell erschien am 17. Oktober 2026 auf Hugging Face. Es ist ein Minor-Update von DeepSeek-V4.1-Flash, laut DeepSeek: ein Mixture-of-Experts-Modell, das Text und Bilder liest und mit Text antwortet. DeepSeek hebt das logische Denken, das Programmieren und Agenten-Aufgaben hervor. Hier ist das, was man braucht, um es bei sich zu Hause laufen zu lassen, und das, was wir noch nicht mit Sicherheit sagen können.
Der Speicher, den es benötigt
Ein Experten-Modell wird vollständig in den Speicher geladen, auch wenn bei jedem Wort nur ein Teil davon arbeitet. Das veröffentlichte Repository wiegt 475,7 GB (native Form, reduzierte Präzision). Das ist die sicherste Zahl: Man braucht mindestens diesen Speicher, plus den Kontext-Cache.
| Präzision der Gewichte | GPU-Speicher | Maschine aus unserem Sortiment |
|---|---|---|
| Veröffentlichtes Format (nativ) | etwa 480 GB | IA-Server EPYC 8 GPU, mit Karten als Option (bis zu 768 GB). Nicht die Basis-Konfiguration mit 4 Karten (384 GB). |
| Q4 (4 Bit) | 316 bis 435 GB | IA-Server EPYC 8 GPU. Der CoreIA Threadripper PRO 4 GPU (384 GB mit 4 Karten) nur, wenn das untere Ende der Spanne korrekt ist, was wir nicht garantieren können. |
| Q8 (8 Bit) | 550 bis 759 GB | IA-Server EPYC 8 GPU mit 8 Karten (768 GB); am oberen Rand der Spanne |
| FP16 (16 Bit) | 1.032 bis 1.426 GB | Keine Maschine aus unserem Sortiment |
Schätzungen von Radiance Systems mit einem Kontext von 32.768 Token, ohne Messung auf unseren Maschinen. Der im Modell-Konfigurations-Cache gelesene Kontext entspricht 2,5 GB für diesen Kontext.
IA-Server EPYC 8 GPU ansehen
CoreIA Threadripper PRO 4 GPU ansehen
Welche Maschine
| Maschine | GPU-Speicher | Preis netto | DeepSeek-V4.1-Flash-1017 |
|---|---|---|---|
| CoreIA 2x RTX PRO 6000 | 192 GB | 40.423 € | Nein, es fehlen mehr als 120 GB, selbst in Q4 |
| CoreIA Threadripper PRO 4 GPU | Basis 96 GB, 384 GB mit 4 Karten |
27.206 € mit 1 Karte, die zusätzlichen Karten kommen hinzu |
Nein im nativen Format. Vielleicht in Q4, nicht garantiert. |
| IA-Server EPYC 8 GPU | Basis 384 GB, maximal 768 GB | 171.791 € | Ja, mit Karten als Option für das native Format |
Es ist eine Server-Investition, kein Desktop-Rechner. Sie rechtfertigt sich, wenn Sie ein Modell dieses Niveaus bei sich zu Hause wollen, ohne Ihre Daten an einen Anbieter zu senden. Der Server wird mit installierter und getesteter Software geliefert.
Sein Niveau laut DeepSeek
Das Datenblatt des Modells vergleicht es mit anderen großen Modellen, nicht mit Qwen3.8-27B oder Gemma 4 12B: Wir können es daher anhand veröffentlichter Zahlen nicht mit ihnen vergleichen. Hier sind einige Zeilen dieser Tabelle. MiniMax-M3.1-Flash war Gegenstand eines anderen Artikels.
| Test (veröffentlichte Scores von 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 im Terminal) | 42,3 | 31,2 | 12,6 | 37,9 |
| NL2Repo-Bench (Code eines ganzen Repositories) | 68,2 | 65,4 | 58,0 | 58,0 |
| Automation-Bench (Automatisierung) | 60,5 | 54,8 | 46,7 | 48,8 |
| HLE (ohne Tools) | 42,6 | 36,8 | 43,5 | 42,0 |
| BabyVision (Bilder, mit Tools) | 92,5 | 89,6 | 85,7 | nicht veröffentlicht |
Scores von DeepSeek, gemessen mit seinen eigenen Einstellungen: eine Größenordnung, keine unabhängige Rangliste. Bei HLE ist der Score von GLM-5.3 der des reinen Text-Subsets.
Die Lizenz, vor allem für den Einsatz im Unternehmen
MIT-Lizenz
Das Repository wird unter der MIT-Lizenz veröffentlicht: kommerzielle Nutzung, Änderung und Weitergabe sind erlaubt.
Eine einzige Verpflichtung
Behalten Sie den Urheberrechtshinweis und den Lizenztext bei jeder Kopie des Modells, die Sie weitergeben.
Zusammenfassung der auf dem Datenblatt angegebenen Lizenz, die allein maßgeblich ist. Dies ist keine Rechtsberatung.
Braucht man wirklich ein Modell dieser Größe?
Oft nein. Für einen internen Assistenten oder die Suche in Ihren Dokumenten reicht ein Modell mit 20 bis 30 Milliarden Parametern auf einer einzigen Karte, zu einem viel geringeren Budget. Ein Modell dieser Größe rechtfertigt sich für Agenten, die programmieren oder Tools steuern, wenn Qualität wichtiger ist als Kosten.
| Maschine | GPU-Speicher | Preis netto |
|---|---|---|
| CoreIA RTX 5090 | 32 GB | 8.576 € |
| CoreIA Radeon AI PRO R9700 | 32 GB | 3.469 € |
Welches Modell für Ihren Einsatz?
Sagen Sie uns, was Sie laufen lassen möchten. Wir sagen Ihnen, welche Maschine geeignet ist und ob ein kleineres Modell ausreicht. Kostenloser, unverbindlicher Kostenvoranschlag.
Häufig gestellte Fragen
Wie viel GPU-Speicher braucht man für DeepSeek-V4.1-Flash-1017?
Das veröffentlichte Repository wiegt 475,7 GB, man braucht also etwa 480 GB mit dem Cache. Wenn Sie es in 4 Bit konvertieren, reicht unsere Schätzung von 316 bis 435 GB, je nach tatsächlicher Größe, die das Datenblatt nicht angibt.
Kann man es auf einer einzigen Grafikkarte laufen lassen?
Nein. Selbst die RTX PRO 6000 mit 96 GB ist weit davon entfernt. Man braucht einen Server mit 8 Karten, wie unseren IA-Server EPYC 8 GPU mit Karten als Option.
Wie groß ist es genau?
Das Datenblatt dieser Version gibt es nicht an. Das von DeepSeek-V4.1-Flash gibt 552 Milliarden Parameter für den Modellkörper an; das Repository zählt insgesamt etwa 763 Milliarden. Deshalb geben wir Spannen an.
Kann man es in einem Unternehmen verwenden?
Ja. Die Lizenz ist MIT: kommerzielle Nutzung erlaubt, unter Beibehaltung des Urheberrechtshinweises. Lesen Sie den vollständigen Lizenztext.
Welche Geschwindigkeit kann man erwarten?
Wir haben dieses Modell nicht auf unseren Maschinen gemessen und geben daher keine Geschwindigkeit an.
Welchen Kontext akzeptiert es?
DeepSeek gibt bis zu einer Million Token an. Ein so langer Kontext erfordert mehr Speicher als die 32.768 Token unserer Berechnungen.
Quellen: DeepSeek, Datenblatt von DeepSeek-V4.1-Flash-1017; DeepSeek, Datenblatt von DeepSeek-V4.1-Flash. Stand 1. November 2026: Die Speicherzahlen sind Schätzungen von Radiance Systems.
