DeepSeek V4 Flash auf RTX 4090 D (24GB) — VRAM, KV-Cache & Token/s

DeepSeek V4 Flash (284B gesamt, 11B aktiv, Sparse MoE + GQA) benötigt 144.44 GiB für 4-Bit-Gewichte (UD-Q4_K_XL), 145.06 GiB gesamt bei 8K Kontext und 145.22 GiB bei 32K auf RTX 4090 D (~9.6 tok/s).

Interaktiver Dimensionierungs-Konfigurator

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24 GB · 1008 GB/s
Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
Gemessene GGUF-Dateigröße HF config.json ↗
Speicheraufteilung im Detail (GiB) 145.06 GiB (155.76 GB) / 24 GiB (604%)
Modellgewichte: 144.44 GiB KV-Cache & Zustand: 0.06 GiB Engine- & Aktivierungspuffer: 0.56 GiB System-RAM-Offload (CPU): 0 GiB
Benötigter GPU-Speicher
145.06 GiB
155.76 GB (dezimal)
Nutzbarer Hardware-Speicher
22.8 GiB
24 GB (physisch)
Sicherheitsreserve
-122.26 GiB
604% Auslastung
Geschätzter Decode-Durchsatz
~9.6 tok/s
11B aktive Parameter
Geschätzter Prefill-Durchsatz
~3427 tok/s
4K-Prompt TTFT: ~1195 ms
Kosten / 1 Mio. Tokens
$74.94
Sparse MoE + GQA · MIT

Empfohlene Hardware für diese Konfiguration

Beste Einzel-GPU
Instinct MI300X 192GB (192GB)
~$15,000
Preis-Leistungs- / Gebraucht-GPU
2x A100 80GB SXM
160GB · ~$24,000
Apple Unified Memory
Mac Studio M4 Ultra 256GB
~$5,999
Cloud ab
DigitalOcean · $2.59 / Std.
1x Instinct MI300X 192GB

Produktionsreife Startbefehle

llama.cpp (GGUF)
llama-server -hf unsloth/DeepSeek-V4-Flash-GGUF:UD-Q4_K_XL \
  --ctx-size 8192 -ngl 999 --flash-attn
vLLM
vllm serve deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 \
  --max-model-len 8192 --gpu-memory-utilization 0.92
Echtzeit-Token-Geschwindigkeitssimulator (TTFT ~1195ms · ~9.6 tok/s)
[DeepSeek V4 Flash · 145.06 GiB] auf Ziel-GPU reserviert. Prefill abgeschlossen; generiere Token in Echtzeit mit der berechneten Rate...

Cloud-GPU-Preisvergleich & Mieten-vs.-Kaufen-TCO

Verifizierte öffentliche Tarife von RunPod, Vast.ai, Vultr und DigitalOcean.

Geprüft am: 2026-11-04
Kauf-Amortisation
~21.1 Monate
Geschätzte Stromkosten: $15.96 / Monat
Anbieter Empfohlene Instanz Gesamt-VRAM Stundensatz Monatlich (bei Auswahl) Abrechnungsmodell Starten
RunPod 1x B200 180GB (Community Cloud) 180 GB $5.98 / Std. $727.17 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗
Vast.ai 1x B200 180GB (Verifizierter Host) 180 GB $7.50 / Std. $912.24 / Monat Spot / On-Demand GPU starten ↗
Vultr ($300 Free Credit*) 4x L40S 48GB (Dedizierte Instanz · $300 Credit*) 192 GB $6.68 / Std. $812.77 / Monat Stündlich GPU starten ↗
Vultr Cloud GPU 4x L40S 48GB (Dedizierte Instanz) 192 GB $6.68 / Std. $812.77 / Monat Stündlich GPU starten ↗
DigitalOcean 1x Instinct MI300X 192GB (Dedizierte Instanz) 192 GB $2.59 / Std. $314.94 / Monat Sekundengenau GPU starten ↗

Preise entsprechen den öffentlichen Tarifen am Prüfdatum und variieren je nach Region und Verfügbarkeit.

Fine-Tuning VRAM-Bedarf (QLoRA / LoRA / Voll) — DeepSeek V4 Flash

QLoRA (4b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
147.06 GiB
Modellgewichte: 144.44 GiB · Gradienten + Optimizer: 1.54 GiB · Act: 1.08 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)
LoRA (16b) Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
150.65 GiB
Modellgewichte: 146.8 GiB · Gradienten + Optimizer: 2.42 GiB · Act: 1.43 GiB
Empfohlene GPU: Instinct MI300X 192GB (192GB)
Voll-FT Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher
604.4 GiB
Modellgewichte: 146.8 GiB · Gradienten + Optimizer: 455.08 GiB · Act: 2.52 GiB
Empfohlene GPU: 4x B200 180GB (720GB)

Engineering-Diagnose & Optimierungsleitfaden

Schnelles Hardware-Fazit

Eine einzelne RTX 4090 D (24GB) reicht für DeepSeek V4 Flash in 4-Bit (145.06 GiB bei 8K) nicht aus. Nutzen Sie Multi-GPU Tensor-Parallelität, System-RAM-Offload oder eine größere Cloud-GPU.

KV-Cache- & Engine-Tuning

DeepSeek V4 Flash nutzt Sparse MoE + GQA (284B gesamt, 11B aktiv pro Token). Zwischen 8K und 32K Kontext steigt der FP16-KV-Cache von 0.06 GiB auf 0.22 GiB; mit FP8/Q8_0-KV-Quantisierung sparen Sie bei 32K 0.11 GiB (gesamt 145.11 GiB).

VRAM-Skalierung nach Kontextfenster (4K bis 128K, 4-Bit-Gewichte)

DeepSeek V4 Flash VRAM scaling from 4K to 128K context (4K: 145.03 GiB, 8K: 145.06 GiB, 32K: 145.22 GiB, 128K: 145.85 GiB) 4K 145.03 GiB (KV 0.03 GiB) 8K 145.06 GiB (KV 0.06 GiB) 32K 145.22 GiB (KV 0.22 GiB) 128K 145.85 GiB (KV 0.85 GiB) RTX 4090 D (24GB)
Die Modellgewichte bleiben konstant, während der Attention-KV-Cache mit der Kontextlänge wächst.

Quantisierungs-, Speicher- & Durchsatzmatrix — DeepSeek V4 Flash @ 8K

Quantisierungsformat Gewichte (GiB) KV-Cache Gesamt-VRAM (GiB) Decode-Tempo Kompatibilität (RTX 4090 D) Empfohlene GPU Datenquelle
Native Gewichte (BF16 / FP8 / MXFP4 — Verlustfrei) (FP4FP8) 146.8 GiB 0.06 GiB 147.42 GiB (158.29 GB) ~9.4 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Offizielle Checkpoint-Größe
FP8 / GGUF Q8_0 (8-Bit — Nahezu Verlustfrei) (Q8_0) 146.5 GiB 0.06 GiB 147.12 GiB (157.97 GB) ~9.5 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q6_K (6-Bit — Hohe Präzision) (Q6_K) 145.8 GiB 0.06 GiB 146.42 GiB (157.22 GB) ~9.5 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q5_K_M (5-Bit — Ausgewogen) (Q5_K_M) 145.1 GiB 0.06 GiB 145.72 GiB (156.47 GB) ~9.6 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
Q4_K_M / UD-Q4_K_XL / AWQ (4-Bit — Empfohlen) (UD-Q4_K_XL) 144.44 GiB 0.06 GiB 145.06 GiB (155.76 GB) ~9.6 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF IQ4_XS (4.25-Bit — Kompakt) (IQ4_XS) 128.43 GiB 0.06 GiB 129.05 GiB (138.57 GB) ~10.9 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF Q3_K_M (3-Bit — Wenig VRAM) (Q3_K_M) 120.44 GiB 0.06 GiB 121.06 GiB (129.99 GB) ~11.6 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße
GGUF UD-Q2_K_XL (2-Bit — MoE Extrem) (UD-Q2_K_XL) 90.18 GiB 0.06 GiB 90.8 GiB (97.5 GB) ~16 tok/s Überschreitet verfügbaren GPU-Speicher Instinct MI300X 192GB (192GB) Gemessene GGUF-Dateigröße

Technische Spezifikationen & Häufige Fragen (FAQ)

Kann die RTX 4090 D (24GB) DeepSeek V4 Flash ausführen?

In 4-Bit (UD-Q4_K_XL) bei 8K Kontext benötigt DeepSeek V4 Flash insgesamt 145.06 GiB VRAM (144.44 GiB Gewichte + 0.06 GiB KV-Cache + 0.56 GiB Puffer) bei 22.8 GiB nutzbarem Speicher auf der RTX 4090 D (~9.6 tok/s Decode).

Wie viel VRAM benötigt DeepSeek V4 Flash bei 32K Kontextlänge?

Bei 32.768 Tokens Kontextfenster belegt der KV-Cache 0.22 GiB, womit der gesamte 4-Bit-VRAM-Bedarf auf 145.22 GiB (155.93 GB dezimal) steigt.

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