# DeepSeek-V4.1-Flash-1017 NVFP4: версия NVIDIA для Blackwell

Источник: https://modelium.tech/zhurnal/deepseek-v41-flash-1017-nvfp4-blackwell/

30 октября NVIDIA выпустила более компактные веса DeepSeek-V4.1-Flash-1017 для Blackwell. Обычный vLLM пока не загружает этот пакет: требуется отдельный патч, испытанный автором на серверных ускорителях. Домашнему пользователю менять уже работающую модель не нужно.

30 октября NVIDIA выложила отдельные веса DeepSeek-V4.1-Flash-1017 в формате NVFP4 — это способ хранить часть чисел модели компактнее. Файлы занимают меньше места, чем исходный пакет, но рассчитаны на Blackwell (новое семейство ускорителей NVIDIA) и пока требуют специальной версии серверной программы для запуска. Для домашнего компьютера это не готовое обновление; если вы уже пользуетесь обычной моделью DeepSeek, менять её сейчас не нужно. **Уровень материала — инженерная новость**, не инструкция по установке. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)

## Что именно появилось

NVIDIA преобразовала исходный DeepSeek-V4.1-Flash-1017, а не обучила новую модель: часть весов переведена в NVFP4, таблицы Engram — в другой компактный формат MXFP4, остальные части сохранили исходную точность. Engram здесь — внутренний блок поиска по данным модели; знать его устройство для чтения новости не требуется. У исходной версии 1017 уже есть отдельная статья на Modelium; новая публикация касается именно варианта NVIDIA. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)

На Hugging Face опубликованы все 48 файлов весов, перечисленных в индексе. Фактические размеры этих файлов в API составляют около 429 ГБ суммарно против примерно 510 ГБ у исходного набора. Однако поле `total_size` в индексе нового пакета всё ещё показывает около 510 ГБ и расходится с размерами файлов: ориентируйтесь на сами файлы при оценке скачивания. **Это объём на диске, не требование к оперативной или видеопамяти.** [s2](#src-s2)[s3](#src-s3)

Обе карточки весов и их файлы `LICENSE` указывают MIT — лицензию, допускающую в том числе коммерческое применение при сохранении уведомления об авторских правах; NVIDIA отдельно подтверждает коммерческое и некоммерческое использование пакета. Код инструмента NVIDIA Model Optimizer опубликован отдельно под Apache 2.0 — права на код не нужно путать с правами на веса. [s1](#src-s1)[s2](#src-s2)[s3](#src-s3)[s5](#src-s5)

## Можно ли запустить в обычном vLLM

Пока не рассчитывайте на стандартную установку. vLLM — серверная программа для выдачи ответов модели; для этого пакета ей необходима поддержка таблиц Engram в MXFP4 из отдельного запроса на изменение кода. На дату проверки, 31 октября, этот запрос открыт и не слит. В карточке NVIDIA описан запуск на изменённой сборке vLLM с четырьмя NVIDIA GB300 (серверными ускорителями); это конфигурация **испытания автора**, а не объявленный минимум железа. Другая серверная программа, SGLang, для этого пакета не проверена. [s1](#src-s1)[s4](#src-s4)

NVIDIA приводит результаты на шести наборах задач и сравнивает их с исходными весами, но измерения получены на её собственной конфигурации и не воспроизведены Modelium. Если вы отвечаете за такой серверный запуск, следующий практический шаг — проверить статус поддержки Engram в vLLM и совместимость вашей сборки перед загрузкой большого пакета. Для обычного локального знакомства с моделью начните с [описания исходной версии DeepSeek-V4.1-Flash-1017](/zhurnal/deepseek-v41-flash-1017-open-weights-local/), а не с этой квантизации. [s1](#src-s1)[s4](#src-s4)

## Источники

1. [NVIDIA — DeepSeek-V4.1-Flash-1017-NVFP4, карточка rev 480550d](https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-NVFP4/blob/480550d349ede47a048eb65a276c5c01a06256e2/README.md) — получено 2026-10-31
2. [NVIDIA — закреплённый набор файлов и индекс весов rev 480550d](https://huggingface.co/nvidia/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-NVFP4/tree/480550d349ede47a048eb65a276c5c01a06256e2) — получено 2026-10-31
3. [DeepSeek — исходная модель Flash-1017 rev 1bae0e1](https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017/tree/1bae0e1088993b9b82de08f59de5be5a34e42170) — получено 2026-10-31
4. [vLLM — PR #61530 о поддержке MXFP4 Engram](https://github.com/vllm-project/vllm/pull/61530) — получено 2026-10-31
5. [NVIDIA Model Optimizer — код и лицензия](https://github.com/NVIDIA/Model-Optimizer/blob/main/LICENSE) — получено 2026-10-31