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> [!IMPORTANT] > **Generation is validated on one physical NVIDIA DGX Spark.** Use the pinned > Docker recipe below. Stock vLLM, stock ExLlamaV3, and a bare > `--tensor-parallel-size 1` command cannot load this TP4 rank-sliced artifact > correctly. This is a REAP-pruned, 3.0 bpw EXL3/Trellis build of `deepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731`, packaged for a **single 128 GB DGX Spark** through `local-inference-lab/sparkinfer`. - **Runtime repository:** `0xSero/deepseek-v4-flash-0731-spark-sparkinfer` - **Pinned public image:** `ghcr.io/0xsero/deepseek-v4-flash-0731-spark-sparkinfer@sha256:2e077489a83a0360952828051fe7f7a32c1801e5ce8436d85f7267583d614ff4` - **Pinned model revision:** `22f28d32b9b29b4352eaa380ff8c2c170b2847ab` - **API:** OpenAI-compatible server on `http://127.0.0.1:8000` - **Configured model limit:** 262,144 tokens

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价格待核验多模态与渠道费用须分别核对
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COST EXPLORER

好模型，也要算好成本。

费用分析

调整月度 Token 用量，直观比较不同模型的预估 API 开支。

1 M = 100 万 Token · 美元计价
仅比较同一渠道的基础文本 Token 报价

使用已采集且单位可比的 USD / 百万 Token 渠道报价。报价为采集时快照；不计缓存优惠、阶梯价、推理额外输出与税费，请以来源的当前报价为准。

MODEL HANDBOOK

读懂模型，再做选择

选型与常见问题
API 价格应该怎么比较？+

先区分输入、输出和缓存价格，再使用同一任务和用量估算总费用。图像、音频和视频可能按张、时长或分辨率计费，不能直接与 Token 单价比较。

开放权重，就代表可以免费商用吗？+

不一定。必须逐一核对具体模型版本的许可证、商用限制及使用政策。自己部署还需要考虑显存、推理资源和运维费用。

排行榜第一，就是最适合我的模型吗？+

榜单取决于测试任务、版本与评测方法。建议用实际业务样本比较准确性、时延、稳定性和成本，再选择模型。

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