DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

为四卡 GPU 服务准备的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 签名 Flare 运行时包，支持文本和图片，提供兼容 OpenAI 的 API。适合在自有 NVIDIA 硬件上运行大模型的人。

由 local-inference-lab 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：这个工具包是一组现成的包，用来通过 Flare 运行时在你自己的 GPU 上运行 DeepSeek V4.1 Flash 1017 模型。这个模型既能读文字也能看图片。每个包把权重、内核、执行图和一份发布者签名记录打包在一起。vLLM、SGLang 和 llama.cpp 等常见运行时无法读取这些包。

适合谁：适合在自己的 NVIDIA 机器上运行大模型，并想要一个使用 OpenAI 请求风格的本地接口的人。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
研究 | 实验室工程师 | 在私有四卡主机上运行大模型 | 测试长达 1,048,576 个 token 的长提示词
软件 | 平台团队 | 让现有的 OpenAI 风格客户端连接本地接口 | 只在应用设置里改模型名
硬件 | DGX Spark 用户 | 让一个模型跨四台主机运行 | 使用 gb10 版本

如果你没有四块合适的 GPU，或者更想用托管 API，可以跳过。

用在哪里：这些包运行在特定的 NVIDIA 硬件上，按版本选择。

• gb202 版本：Linux x86-64，同一台主机上有四块 RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB GPU
• gb10 版本：四台 DGX Spark，每台一块 GPU
• Ubuntu 或 DGX OS，使用签名的 flare-inference APT 包
• 配合 NVIDIA Container Toolkit 运行的容器

Use case | Who | What they get back
私有对话服务 | 开发者 | 在你自己的机器上得到兼容 OpenAI 的 API
图片提问 | 分析师 | 关于 PNG、JPEG 或静态 WebP 图片的文字回答
长文档处理 | 研究人员 | 在内存允许时，回复最长 1,048,576 个 token 的提示词

如何设置：你需要匹配的硬件、装好的 Flare，以及你所选版本的文件。

• 你的版本所指定类型的四块 GPU
• Python，用于 Hugging Face 命令行工具
• 约 515 GB（gb202）或 490 GB（gb10）的包存储空间

1. 在 Ubuntu 或 DGX OS 上通过签名的 APT 包安装 Flare，或者使用容器镜像。
2. 安装 Hugging Face 工具并下载文件，始终指明适合你硬件的版本。
3. 把下载的所有文件放在同一个文件夹里，名称保持不变，也不要混用两个版本的文件。
4. 按你所选版本的 README 完成启动、存储和故障排查。

pip install -U huggingface_hub
hf download local-inference-lab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

如何使用：Flare 开始服务后，rank 0 在 /v1 路径上响应请求，并在 /health 上报告健康状态。请求时使用的模型名是 DeepSeek-V4.1-Flash。用命令行再次下载如下。

hf download local-inference-lab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

Tool | What it does
hf | 从 Hugging Face 下载包文件
flare download | 下载包，并按 publisher.json 检查它的签名
flare | 在 GPU 上运行准备好的包

示例：开发者把一个 OpenAI 风格的客户端指向本地服务器，把模型名设为 DeepSeek-V4.1-Flash，再用 image_url 项发送一张 PNG 并就它提问。服务器用文字回答，除非请求自带取值，否则使用默认采样设置。

新手与专家：如果你是新手，可以把它看作一个开箱即用的大模型副本，加上运行它的运行时。可以先读所选版本的 README，里面列出了你的机器所需的具体步骤。

如果你熟悉这个领域，这个模型是混合专家结构，有 384 个路由专家、一个共享专家和 top-6 路由。Flare 用预编译内核在四块 GPU 上做张量并行，没有 Python，也不在运行时编译。gb202 版本保留压缩的专家缩放值，gb10 版本则展开它们，所以不需要运行展开内核。

下载适合你硬件的版本
Flare 检查发布者签名
接受发布者和许可证
四块 GPU 运行模型
客户端调用 /v1 下的 API

注意事项：这些包只能在 Flare 中加载，并且正好需要四块 GPU。

• License: MIT，与基础模型相同
• Cost to run: 没有提到 API 密钥、账号或付费服务，但你需要四块大显存 GPU 和数百 GB 的存储空间
• Data it reaches: 从 Hugging Face 下载文件，把许可证接受记录保存在本地信任库，并在你自己的主机上提供 API
• Not for: Transformers、vLLM、SGLang 或 llama.cpp，以及少于四块 GPU 的机器
• Limits: 32 个并发请求，同时最多四个图片请求，单次请求上限取决于空闲的 KV 内存

Title: 包大小，单位 GB
gb202: 515 GB
gb10: 490 GB

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：image text to text
• 最近 30 天下载：0
• 点赞：19
• 许可证：mit
• 基于：deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017
• 标签：flare, mxfp4, tensor-parallel, gb10, gb202, image-text-to-text

链接

• 模型：https://huggingface.co/local-inference-lab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE
• 文件：https://huggingface.co/local-inference-lab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE/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 local-inference-lab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

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。