DeepSeek-V4.1-Flash-1017を手元で動かすには、普通のゲーミングPCとは桁の違うメモリが要ります。
公式の配布ファイルは約510GBあり、GPU 1枚（VRAM 16〜32GB）では重み全体を収められません。
動作の報告があるのは、DGX Spark 2台やRTX PRO 6000 2枚＋大容量メインメモリなどの構成です。
モデルは2026年10月17日に公開され、重みはMITライセンスで無料で配られています。
ここでは、配布ファイルの大きさと各配布者が公表している動作環境から目安を整理します。
- 公式の配布ファイルは約510GB。参照手順にはGPU 8枚に分ける例がある
- 1017版のMLX配布は、本体が約181〜300GB、Engram・画像処理・補助重みを含むファイル全体が約313〜432GB
- 公開例には大容量Mac、DGX Spark 2台、RTX PRO 6000 2枚＋大容量メインメモリがある。重みの退避方法と対応ソフトも必要
- 後述のOllama・LM Studioのページはクラウド利用の案内。LM Studioの掲載名だけでは1017版と確認できない
当サイトではこのモデルを手元で動かしていません。
記事中の数値は、DeepSeekと各配布者がモデルカードに書いている公表値です。
配布元の説明を2026年10月23日に再確認しました。
以下は実機検証による推奨構成や最低要件ではありません。
結論：必要なPCの目安
| 構成 | 動かせるか | 根拠 |
|---|---|---|
| GPU 1枚（VRAM 16〜32GB）のゲーミングPC | 重み全体をVRAMに収められない | CPUメモリ・SSDへの退避を含む構成は別途検証が必要 |
| メモリ128GBのMac 1台 | 9月版のQ2なら、SSDから読み出しながら動かす方法がある | antirezのGGUF（9月版向け） |
| DGX Spark 2台 | 1017版で動作の報告あり | Elevatormusicの手順（2026-10-17・18計測） |
| RTX PRO 6000（96GB）2枚＋メインメモリ | 1017版で動作の報告あり | diffbotのEXL3版（10月20日更新）。GPU以外に大容量RAMが必要 |
| ユニファイドメモリ512GBクラスのMac | 重みをメモリに置く構成の候補。形式によりEngramはSSDに置く | antirezの512GB例は9月版Q4の本体向けで、Engramは別途SSDから読む |
| データセンター向けGPU 4〜8枚 | 公式1017版に8枚の例、NVIDIAの9月版に4枚の検証例 | 版・GPU容量・対応ランタイムをそろえる必要がある |
一般的なPCで試すなら、手元で動かすより、クラウド版を使うほうが現実的です。
なぜこれほど大きいのか
DeepSeek-V4.1-Flash-1017は、9月に公開されたDeepSeek-V4.1-Flashの改良版です。
中身はMoE（Mixture-of-Experts）型で、全体のうち一部の専門家だけを使って文章を作ります。
| 項目 | 公表値 |
|---|---|
| 本体のパラメーター数 | 5,520億（552B） |
| 1回の処理で使うパラメーター数 | 入力の読み込み時80億、出力の生成時160億 |
| 条件付きメモリ（Engram） | 1,966億（本体の数には含まない） |
| 配布ファイルの合計 | 約510GB（専門家のFP4重みなどを含む。ファイル容量と計算精度は別） |
| 扱える長さ | 100万トークン |
| 入力 | テキストと画像 |
| ライセンス | MIT |
出力生成時の活性パラメーターは160億ですが、それだけで必要メモリや速度は決まりません。
使う専門家は入力ごとに変わるため、全重みにアクセスできる必要があります。
GPUに収まらない重みをCPUメモリやSSDから読む実装もあります。
容量に加えてメモリ帯域、CPU・GPUの計算性能、接続速度、文脈長と同時処理数が動作速度を左右します。
Engramは、単語の並びごとの情報を引く大きな表です。
一度に読むのは表のごく一部なので、配布者によってはSSDに置いたまま必要な行だけ読む方法を用意しています。
量子化版のファイルの大きさ
量子化は、重みの精度を落として小さくする方法です。
1017版の配布容量と、比較用の9月版NVFP4の容量は次のとおりです。
GBは10進表記で、GiBとは異なります。
| 配布元・形式 | 本体 | Engram | 合計 |
|---|---|---|---|
| 公式1017版（FP4・FP8など） | — | — | 約510GB |
| mlx-community oQ4e（Mac向け、約4ビット） | 約300GB | 約123GB | 約432GB |
| mlx-community oQ3e（Mac向け、約3ビット） | 約248GB | 約123GB | 約380GB |
| mlx-community oQ2e（Mac向け、約2.7ビット） | 約181GB | 約123GB | 約313GB |
| NVFP4版（9月版がベース、NVIDIA GPU向け） | — | — | 約429GB |
mlx-communityの説明では、oQ3e以下もEngramを4ビットで残しています。
oMLXでSSDから読むことができるためで、常にSSD利用が必須という意味ではありません。
oQ2eの約181GBは本体だけの容量です。
画像処理の重み約0.97GB、MTPの補助重み約8.05GBも配布されており、読み込む機能・設定によって必要メモリに加わります。
さらにOS、推論用バッファ、会話の長さに応じたキャッシュが必要です。
約181GBのメモリがあれば動く、という最低要件にはできません。
oQ3e・oQ4eの内訳は、それぞれoQ3eモデルカードとoQ4eモデルカードを参照してください。
Mac：容量と重みの読み込み方式を確認する
Macは、CPUとGPUが同じメモリを使うので、大きなモデルを載せやすい機種です。
- antirezの9月版Q4は、本体をメモリに載せる構成として512GBのMacを挙げている。Engramはこの場合もSSDから必要な行だけ読む
- 1017版MLX oQ2eは、本体約181GBに加え、使用する補助重み・作業用メモリ・OSの余裕が必要。Engramの配置も確認する
- 128GBのMac 1台でも、SSDから読み出しながら動かす方法が、9月版のQ2で案内されている
最後の方法は、antirezが作ったDwarfStarという専用ソフトの話で、9月版向けの配布です。
1017版はEngramの表が新しくなっているため、9月版の表は使えないと配布者が注意しています。
参照したantirezのモデルカードは9月版のものです。
この資料だけでは、1017版を128GBのMacで動かせるとは確認できません。
SSDへの退避はメモリ不足を補えますが、読み出す量やSSDの速度によって待ち時間が増えます。
容量を満たすだけでは実用速度を保証できません。
NVIDIA：DGX Spark 2台、またはRTX PRO 6000 2枚
Elevatormusicは、DGX Spark 2台をケーブルでつないで1017版を動かす手順を公開しています。
| 項目 | 公表値 |
|---|---|
| 必要な機材 | DGX Spark 2台（ConnectX-7のポートを1本のケーブルで接続） |
| 空きメモリ | 1台あたり約100GB |
| 空きディスク | 1台あたり約500GB（モデルのファイルは385GB） |
| 生成の速さ（文章） | 毎秒56.8トークン |
| 生成の速さ（コード） | 毎秒92.2トークン |
diffbotは、96GBのRTX PRO 6000 Blackwellを2枚使い、専門家の約3分の1をホストRAMに置く構成を公開しています。
2026年10月27日に確認したモデルカードのQuick startでは、空きホストRAM約260GiB、ディスク約340GB、CUDA 13対応ドライバー、DockerとNVIDIA Container Toolkitを求めています。
これは配布者の手順に沿う構成条件であり、当サイトが実機で確認した最低要件ではありません。
diffbotの配布は10月20日のリビジョンbdc01239から1017版に更新されています。
検証環境は96コアのThreadripper PRO 9995WXと8チャネルDDR5-4800を使用し、コンテナのホストRAM上限を260GiBに設定しています。
これは最低RAM要件ではなく測定条件です。
Engramや一部の専門家をホストRAMに置くため、GPU 2枚だけで構成が完結するわけではありません。
NVIDIAのNVFP4版は9月版がベースです。
GB300 4枚でのSGLang検証は旧リビジョンの例で、10月14日更新のMXFP4 Engram版は対応するvLLMの変更を必要とします。
1017版の動作確認や、任意のGPU 4枚で動くという意味にはできません。
公式の参照手順にはGPU 8枚の例がある
公式の推論READMEには、重みをGPU 8枚に分ける参照実装の例があります。
本番運用向けの実装ではなく、GPU 8枚があらゆる実装の最低条件という意味でもありません。
専門家の部分はFP4、そのほかはFP8で計算する専用の処理を使います。
会話の書式も専用で、一般的なチャット用テンプレートは同梱されていません。
推論ソフトを選ぶときは、V4.1という名前だけで判断せず、1017版の重み・Engram・量子化形式を扱えるバージョンか確認してください。
diffbotの変更履歴には、10月24日のカーネル更新と、10月25日のツール名・思考設定を扱うイメージ更新が記載されています。
古い手順で導入済みの場合は、重みを持っているだけで更新完了とせず、使用中のリビジョンに対応するイメージとカーネルの再構築条件を確認してください。
Ollama・LM Studioの掲載ページはクラウド利用を案内
Ollamaのライブラリにはdeepseek-v4.1-flash:1017-cloudがありますが、名前のとおりOllamaのクラウドで動く版です。
LM Studioの掲載ページもCloud利用の案内ですが、モデル名はDeepSeek V4.1 Flashで、1017版と明記されていません。
1017版を指定したい場合は提供側で版を確認してください。
これらのクラウド提供を選んだ場合、推論は手元のPCのGPUやメモリで行われません。
アプリ全体のローカル対応状況とは別の話です。
手元で動かしたい場合は、量子化版と、それに対応したソフトを自分で用意する必要があります。
ストレージとダウンロードの準備
- 上表の1017版MLX・公式配布は、ダウンロードするファイルだけで約313〜510GBを使う。別形式の配布容量は個別に確認する
- 変換や結合をする場合は、さらに数十〜百GB以上の空きが要る
- EngramをSSD から読む方式では、読み込みの速いNVMe SSDに置く
- Elevatormusicの説明では、高速な回線でもダウンロードに数時間かかる
Elevatormusicの手順では、初回の起動でモデルのファイルとは別に110GBを使うと書かれています。
重みのMITライセンスは、PCや電気代、クラウドサービスの無料利用を保証するものではありません。
クラウドで試す場合は、提供モデルの版・料金・入力データの扱いを別に確認してください。
導入でエラーが出たときに分けて確認すること
先にモデル名だけでなく配布元、リビジョン、形式、推論ソフトの版を一組で控えてください。
ダウンロード前に、保存先の空き容量と初回起動用の追加領域を確認します。
ファイルを保存できたことと、推論時にメモリへ載ることは別の確認です。
読み込みで止まる場合は、エラー文と発生段階を記録し、対応形式と補助ファイルの組み合わせを見直しましょう。
メモリ不足と出た場合は、GPUだけでなくホスト側の空きRAMと退避先の設定も照合します。
たとえばdiffbotのQuick startには、GPU以外の空きRAMとディスク条件もあります。
2026年10月28日に同資料を確認しましたが、その構成での動作を当サイトが実測したわけではありません。
起動後に遅い場合は、起動時間、最初の応答までの時間、生成中の速さを分けて測ります。
同じ入力と出力上限で比べ、文脈長や同時処理数を一度に変えないようにしてください。
公表値と違うだけでGPUの不足と決めず、測定条件と重みの置き場所を照合しましょう。
使いたい版を扱えるソフトが確認できない場合は、容量表だけを根拠にPCを購入する判断を見送ります。
まとめ
- DeepSeek-V4.1-Flash-1017は数百GB規模の配布。必要RAMは重みの形式とCPU・SSDへの退避方法で変わる
- メモリ・SSDの容量に加え、帯域・計算性能・対応ソフトを確認する
- DGX Spark 2台・RTX PRO 6000 2枚の動作例は、配布者のホストRAM・接続・ソフトの条件とセットで読む
- 掲載したOllama・LM Studioのクラウド案内は、ローカル実行の確認とは区別する
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出典：
deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017（公式モデルカード）
mlx-community/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ2e-mtp
nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4
antirez/deepseek-v4.1-flash-gguf（9月版向け）
Elevatormusic：DGX Spark 2台で動かす手順
