DeepSeek-V4.1-Flash-NVFP4 模型参数、许可证与获取服务

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NVIDIA 将 DeepSeek-V4.1-Flash 用 Model Optimizer 转为 NVFP4，供兼容低精度推理环境使用。原始模型由 DeepSeek 开发，此仓库对应 NVIDIA 提供的转换权重。

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上游模型卡 / 数据集卡

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【定位与用途】
NVIDIA 将 DeepSeek-V4.1-Flash 用 Model Optimizer 转为 NVFP4，供兼容低精度推理环境使用。原始模型由 DeepSeek 开发，此仓库对应 NVIDIA 提供的转换权重。

【如何选择】
适合支持 NVFP4 的部署研究，比较量化后图文、长上下文与代码任务质量。

【版本与获取范围】
选型方向：多模态理解。固定上游版本：3431dde3247c13b5957f682b1e3c6fcae2566079。API 任务字段：image-text-to-text。API 架构字段：DeepseekV41ForCausalLM。上游最近更新时间：2026-09-17（不一定为首次发布日期）。规模、子集和组件差异见本页简介及注意事项；API 标签与卡片正文的含义分别保留。

【容易混淆的边界】
不能把 NVIDIA 转换仓库标成原模型作者；低精度格式需要框架和硬件支持，仍需考虑条件记忆与缓存占用。

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基于固定版本上游资料编写的中文选型说明 · 2026-09-20 15:03

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适用场景

适合支持 NVFP4 的部署研究，比较量化后图文、长上下文与代码任务质量。

模型参数

选型方向：多模态理解。固定上游版本：3431dde3247c13b5957f682b1e3c6fcae2566079。API 任务字段：image-text-to-text。API 架构字段：DeepseekV41ForCausalLM。上游最近更新时间：2026-09-17（不一定为首次发布日期）。规模、子集和组件差异见本页简介及注意事项；API 标签与卡片正文的含义分别保留。

文件说明

上游 API 返回 84 个文件，文件元数据合计 491.10 GB。已保存文件清单中的主要扩展名：.safetensors 48 个、.json 12 个、.py 9 个、.txt 7 个、.md 3 个、.jpeg 2 个。当前较大的文件包括：model-00048-of-00048.safetensors（94.56 GB）；model-00047-of-00048.safetensors（94.56 GB）；model-00017-of-00048.safetensors（7.29 GB）。此处只统计当前 Git 仓库的文件元数据，不包含外部链接、Bucket 或另行申请的完整集合。

上游文件元数据

以下仅为 Hugging Face 官方 API 返回的文件名与大小元数据，官网没有下载或托管这些文件。

.gitattributes1.62 KB
config.json7.77 KB
encoding/encoding.py36.44 KB
encoding/README.md11.84 KB
encoding/test_encoding.py18.92 KB
encoding/tests/test_input_1.json2.70 KB
encoding/tests/test_input_2.json527 B
encoding/tests/test_input_3.json2.49 KB
encoding/tests/test_input_4.json712 B
encoding/tests/test_input_5.json1.12 KB
encoding/tests/test_output_1.txt2.42 KB
encoding/tests/test_output_2.txt294 B

硬件建议

先选定所需权重格式和精度，再核对推理代码、依赖与目标硬件。仓库元数据合计可能包含多个变体、视觉组件或示例，不能用来直接推算运行显存；内存还受上下文、缓存、批量和并发影响，应以小样本实测确定配置。

注意事项

不能把 NVIDIA 转换仓库标成原模型作者；低精度格式需要框架和硬件支持，仍需考虑条件记忆与缓存占用。

获取、校验与交付

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