DeepSeek V4は無料、でも動かせるのか？必要VRAMとワンクリック実行
DeepSeek V4は無料、でも動かせるのか？必要VRAMとワンクリック実行
DeepSeek V4を自分で動かす最も安価な現実解は、クラウドGPUの時間課金レンタルです。V4 Flashの実用的な最小量子化でも約48GBのVRAMが必要——RTX 4090一枚の2倍——で、48GBカードはGlows.aiで1時間$0.72から（約108円、料金は2026年7月時点で確認）借りられます。モデルの重み自体は本当に無料です。MITライセンスで、Hugging Faceからそのままダウンロードでき、条件も付きません。無料でないのは計算資源のほうで、この記事はそのギャップを数字で埋めます。
この記事で扱う内容:
- DeepSeekが2026年に実際に公開したもの（V4 ProとV4 Flash）と出典付きスペック
- 量子化レベルごとのVRAM計算——そして「アクティブパラメータ」の落とし穴
- 各レベルをレンタル可能なGPU構成に対応させた時間コスト表
- レンタルと購入の損益分岐点（時間数で計算）
- 登録からDeepSeekインスタンス起動までのワンクリック手順
DeepSeekが2026年に公開したもの：V4 ProとV4 Flash
2026年4月24日、DeepSeekはV3系以来のフラッグシップとなるV4を2つのサイズで公開しました（TechCrunch、MIT Technology Review）。どちらもMixture-of-Experts（MoE）モデルで、コンテキストウィンドウは100万トークン——V3.2の128Kの8倍——、いずれもMITライセンスのオープンウェイトです（Artificial Analysis、2026年4月）。
Artificial Analysisによる2バリアントのスペック:
| DeepSeek V4 Pro | DeepSeek V4 Flash | |
|---|---|---|
| 総パラメータ数 | 1.6T | 284B |
| トークンあたりアクティブパラメータ | 49B | 13B |
| コンテキストウィンドウ | 100万トークン | 100万トークン |
| Intelligence Indexスコア | 52（V3.2は42） | 47 |
| API料金（100万トークンあたり 入力/出力） | $1.74 / $3.48 | $0.14 / $0.28 |
| ライセンス | MIT | MIT |
スコア52はオープンウェイトの推論モデルとして同指数2位。つまり見出しは正しく、フロンティア級に迫るモデルが無料でダウンロードできます。見出しが語らないのは、そのダウンロードのサイズと、それを収める器のことです。
DeepSeek V4のVRAM要件：「オープンウェイト」＝「自宅PCで動く」ではない理由
まず落とし穴から。「アクティブパラメータ13B」は13Bモデルのように聞こえ、13Bモデルならゲーミングノートでも動きます。しかし実際は違います。MoEモデルではアクティブパラメータが決めるのはトークンあたりの計算量——つまり推論速度——であって、すべてのエキスパートをロードする必要があるため、全体の重みがVRAMに載っていなければなりません（システムRAMに逃がすと速度は2〜5分の1に落ちます）。V4 Flashの公式の重みファイルは159.61GB、V4 Proは864.70GBです（knightli.comのVRAM分析、2026年5月）。
量子化すれば小さくなりますが、品質と引き換えです。同分析によるV4 Flashのレベル別データ:
| 量子化レベル | 重みサイズ | 最低VRAM | 推奨VRAM |
|---|---|---|---|
| FP8（フル） | 159.61 GB | 192 GB | 256 GB |
| Q6 | 120 GB | 160 GB | 192 GB |
| Q5 | 100 GB | 128 GB | 160 GB |
| Q4 | 80 GB | 96 GB | 128 GB |
| Q3 | 60 GB | 80 GB | 96 GB |
| Q2 | 40 GB | 48 GB | 64 GB |
コミュニティの動的量子化なら下限をもう少し下げられます——WaveSpeedは約33GBの強量子化Flashビルドを報告しています——が、その数字ですら24GBのRTX 4090を9GB超過します。小さいほうのV4モデルでさえ、コンシューマGPU一枚に収まるレベルは存在しません。
V4 Proはさらに一桁上です。Q4で512GB、FP8なら丸々1TBのVRAMが必要——それはワークステーションではなくラックです。個人にとってV4 Proは事実上APIモデルであり、100万トークンあたり$1.74/$3.48というAPI価格もそれを前提にしています。
注意: 上記の最低値は控えめなコンテキスト長を想定しています。100万トークンのウィンドウに近づくと、KVキャッシュが重みの上にさらに数十GBを積み増します。
クラウドでDeepSeek V4を実行すると1時間いくらか
これが誰も公開していない表です。V4 Flashの現実的な各レベルを、Glows.aiで時間単位でレンタルできるGPU構成に対応させました。料金は料金ページから（2026年7月確認、GPU・リージョンにより変動）。
| レベル | 必要VRAM | レンタル構成 | 1時間あたり |
|---|---|---|---|
| Flash Q2（入門） | 最低48 GB | 1× RTX 6000 Ada（48 GB） | $0.72〜（約108円） |
| Flash Q2（代替） | 最低48 GB | 2× RTX 4090（2×24 GB） | $0.98〜（約147円） |
| Flash Q3–Q4（狙い目） | 80–96 GB | 1× RTX PRO 6000（96 GB） | $1.68〜（約252円） |
| Flash FP8（フル品質） | 最低192 GB | 2× RTX PRO 6000（192 GB） | $3.36〜（約504円） |
| Flash FP8（余裕構成） | 240 GB | 3× H100（240 GB） | $8.88〜（約1,332円） |
| Pro Q4 | 最低512 GB | 6× RTX PRO 6000（576 GB） | $10.08〜（約1,512円） |
（円表記は1ドル≈150円で換算した2026年7月時点の目安。課金は米ドル建てです。）
決定木として読んでください。
- 一晩だけV4を試したい？ 48GBカード1枚でQ2。3時間のセッションで$2.16（約324円）。
- 本格的に使い込む？ 96GBのRTX PRO 6000でQ4を動かせば、KVキャッシュ用に16GBの余裕を残して1時間$1.68。日常使いなら私たちはこの構成を選びます。
- フル精度の出力品質が必要？ 96GBカード2枚でFP8、1時間$3.36——丸一日回しても、多くのAIコーディング系サブスク1か月分より安く済みます。
- V4 Proは？ 理屈の上では1時間約$10で借りられますが、プライバシー要件やファインチューニングの必要がない限り、個人利用なら公式API（100万トークン$1.74/$3.48）に軍配が上がります。
マルチGPUの行は特別なものではありません。1つのモデルを複数カードでサービングするのはvLLMとSGLangの標準機能で、手順はR1のマルチGPU SGLangチュートリアルで解説したものと同じです。
レンタル vs 購入：96GBクラスの損益分岐点
Q4クラスのハードウェアを自分で所有するとしましょう。コンシューマ製品で96GBのVRAMに届く最安ルートはRTX 4090を4枚、1枚あたりMSRP $1,599（NVIDIA）——カードだけで$6,396（約96万円）。合計1,800Wのボード消費電力、4枚挿せるマザーボード、それを賄う電源はまだ含まれていません。
$6,396 ÷ 1時間$1.68 ≈ 3,807時間。レンタルをこれだけ使って、ようやく購入が逆転します。
月20時間——平日の夜に1時間ずつ——なら約190か月、ほぼ16年。月60時間のヘビーユースでも5年超で、そのころにはカードもモデルも骨董品です。姉妹記事「GPUなしでDeepSeekを動かす：時間$0.49の方法」でRTX 4090一枚クラスの同じ計算をしましたが、結論はそのままスケールします。毎日何時間も推論を回すのでない限りレンタルが勝ち、VRAM要件が大きくなるほど差は開きます。
ワンクリックの手順：Glows.aiでDeepSeekを動かす
無料の重みで人がつまずくのはいつも同じ3か所です。VRAMの確保、CUDA／ドライバ／ランタイムの構築、マルチGPUサービングの設定。Glows.aiはこの3つをメニューに畳み込みました。公式のDeepSeek構成済みイメージに加え、すぐ動くvLLM・SGLang・Ollamaスタックが用意されており、「セットアップ」は「リストから選ぶ」ことを意味します。
- Glows.aiに登録し、右上の
Create Newをクリック——インスタンス作成ガイドにスクリーンショット付きの手順があります。 - 上の表からGPUクラスを選択：Q2ならRTX 6000 Ada 1枚、Q4ならRTX PRO 6000 1枚、FP8なら2枚。
- イメージを選択。 公式のDeepSeek-R1イメージは設定ゼロで動き、モデルも配置済みです。V4 Flashを動かすなら、構成済みのvLLMまたはSGLangイメージを起動し、選んだ量子化版をHugging Faceから取得します。Hugging Faceモデルのダウンロードチュートリアルに最速の取得方法をまとめており、Datadriveを使えば40〜160GBのダウンロードをセッションをまたいで保持できるので、取得は一度で済みます。
Complete Checkoutをクリック。 インスタンスは30〜60秒で起動します。- クライアントをエンドポイントに向ける。 vLLM／SGLangはOpenAI互換APIを提供するため、Open WebUIもContinueも自作スクリプトもそのままつながります。
リマインダー: 課金は時間単位で、インスタンスは安全に停止できます。使い終わったら停止しておけば、週末のQ4実験（たとえば6時間）は合計約$10.08（約1,512円）です。
予算がRTX 4090一枚分なら
正直な助言を。予算が1時間$0.49（約74円）なら、V4に無理をして手を出す必要はありません。DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32Bは4bitで約20GB、レンタルしたRTX 4090一枚にKVキャッシュの余裕込みで収まり、公式のワンクリックイメージで動きます——DeepSeek-R1クイックスタートなら登録から最初の応答まで約10分です。推論ベンチマークではV4に及びませんが、時間コストはQ4 Flashクラスの29%で済む実力派です。まずここから始めて、話題性ではなくモデルの限界が理由になったときに、表の上のクラスへ上がってください。
よくある質問
DeepSeek V4は本当に無料ですか？
重みは無料です——MITライセンスでHugging Faceに公開されており、商用利用も可能。無料でないのは計算資源で、V4 Flashは量子化に応じて48〜192GBのVRAMを要求します。つまり$6,000超のハードウェアを買うか、1時間$0.72からクラウドGPUを借りるかの二択です。
RTX 4090一枚でDeepSeek V4は動きますか？
動きません。標準的な最小量子化（Q2）で約48GBのVRAMが必要で、コミュニティの積極的な量子化版でも約33GB——4090は24GBです。4090一枚での選択肢は、クラウド上でDeepSeek-R1-Distill-32Bを動かすか、V4はAPIで使うかです。
DeepSeek V4を自分で動かす最安の方法は？
レンタルした48GB GPUでQ2量子化のV4 Flashを動かすこと。Glows.aiで1時間$0.72から（2026年7月料金）。継続利用なら96GBカードでQ4、1時間$1.68のほうが品質あたりのコストで有利です。
個人でDeepSeek V4 Proは動かせますか？
現実的には無理です。Proの重みは864.70GBで、Q4量子化でも512GBのVRAMが必要——96GBカード6枚で1時間約$10。プライベート推論やファインチューニングの要件がなければ、公式API（100万トークン$1.74/$3.48）が妥当な選択です。
アクティブ13Bのモデルがなぜ160GBのVRAMを必要とするのですか？
MoEモデルはトークンごとに13Bのパラメータしか計算に使いませんが、284B全体をメモリにロードしておく必要があるからです。アクティブパラメータが決めるのは速度、総パラメータが決めるのはメモリの請求額です。
無料のモデルを、無料でないハードウェアを買わずに動かす
DeepSeekはフロンティア級に迫るモデルを無償で公開しました。あなたとの間に残っているのは、時間単位で借りられるVRAMだけです。Glows.aiに登録して量子化レベルに合ったGPUを借り、構成済みのDeepSeekイメージを起動すれば、今日からV4 Flashにプロンプトを送れます——サーバー1台分ではなく、ランチ1回分の値段で。