DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

Unsloth 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本，这是一个巨大的图文模型，可在 128 GB 或更多内存的机器上本地运行，适合自己运行大型开放模型的人。

由 unsloth 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：这个仓库放的是 Unsloth 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本。原模型是 DeepSeek-V4.1-Flash 的小幅更新，在推理、编程、智能体任务和视觉基准上更好，输出更短，任务耗时更少。这些文件让你可以在自己的电脑上运行它。

适合谁：它适合有高内存机器，想在本地运行超大开放模型，而不是调用托管服务的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
本地 AI | 爱好者 | 在一台大机器上运行巨型开放模型 | 一台 128 GB 内存的台式机运行最小的版本
软件 | 开发者 | 用本地模型做编程和智能体工作 | 处理私有代码的本地助手
人工智能研究 | 研究人员 | 研究巨型模型的低比特量化 | 阅读模型卡里的 KLD 图并更换 engram
小团队 | IT 人员 | 让提示词留在自己的硬件上 | 不向外发送任何内容的内部助手

如果你的机器内存不到 128 GB，可以跳过它。

用在哪里：

• Unsloth 的 llama.cpp 拉取请求构建版本
• Unsloth Desktop 应用
• 内存足够的 Windows、macOS 或 Linux 电脑

Use case | Who | What they get back
本地聊天和编程 | 开发者 | 自己机器上的巨型模型给出的文字回答
图片和文字提示 | 研究人员 | 关于图片的文字回答，因为任务是图文转文字
量化研究 | 研究人员 | Unsloth 的质量图表和 engram 更换选项

如何设置：

你需要先准备：

• Python，用来运行 Hugging Face 下载命令
• Unsloth 的 llama.cpp 构建版本或 Unsloth Desktop 应用
• 与你所选版本相符的内存，见下表

1. 安装 Hugging Face hub 工具。
2. 下载你要的版本的文件。
3. 用 Unsloth 的 llama.cpp 构建版本或 Unsloth Desktop 应用运行它们。

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

Title: 每种版本需要多少内存
RAM | What you can run
128 GB 或更多 | 最小的 1-bit 版本
256 GB | 3-bit 版本
320 GB | 完整精度

如何使用：用 Unsloth 的 llama.cpp 构建版本或 Unsloth Desktop 应用启动模型，然后和它聊天。模型卡链接了一份带完整运行步骤的指南。它还说明了如何把 engram 从 MXFP8 换成 Q6_K、Q5_K 或 IQ4_NL。

示例：你把最小的版本下载到一台 128 GB 内存的台式机上，在 Unsloth Desktop 应用里打开它。你让它检查一个函数有没有 bug，它在你自己的机器上用文字回答。

新手与专家：GGUF 文件是为在自己电脑上运行而打包的模型。第一步可以先读链接的指南，并在下载任何东西之前，确认你有多少内存。

模型卡说 Unsloth Dynamic 3.0 量化是它的做法，基准和 KLD 分析在指南里。它声称推理速度最多比其他 n-gram、CPU 和 VRAM 仓库快 3 倍。

选一个适合你内存的版本
用 hub 工具下载
在 Unsloth 的 llama.cpp 构建版本或桌面应用里运行
和模型聊天

注意事项：下面的分数是 DeepSeek 对原模型自己给出的，不是针对量化文件。

Title: Terminal-Bench 4.0 得分
DS-V4.1-Flash-1017: 42.3
DS-V4.1-Flash: 31.2
K3: 12.6
GLM-5.3: 37.9
GPT-5.6 Sol: 39.9
Opus 5: 51.8

• 并非处处第一: 这张表里 Opus 5 得分更高，在不用工具的 HLE 上，原模型是 42.6，对方是 56.3
• 其他版本: 列出了其他人做的 9 个量化版本和 0 个微调版本
• License: MIT
• Cost to run: 未提及，但需要 128 GB 或更多内存
• Data it reaches: 你加载的模型文件，以及你给它的提示词和图片

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 参数量：748B
• Weights: about 374 GB at 4-bit (estimate)
• Formats: GGUF
• 最近 30 天下载：1,295,742
• 点赞：385
• 许可证：mit
• 基于：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
• Quantized versions: 9
• 标签：gguf, deepseek, deepseek_v41, unsloth, image-text-to-text, imatrix, conversational

链接

• 模型：https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF
• 文件：https://huggingface.co/unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download unsloth/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。