根據 Ollama 官方 4 月 27 日推文，由中國 AI 公司 DeepSeek 於 4 月 24 日發布的旗艦模型 DeepSeek V4 Pro，正式以雲端模式進駐 Ollama 官方目錄，使用者只需一行指令即可從 Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw、Codex、OpenCode 等主流 agent 工具呼叫該模型。這是 Ollama 整合主流大模型最快速的一次同步—從 DeepSeek 釋出權重到 Ollama Cloud 上線，僅相隔三天。

DeepSeek V4 Pro：1.6T 參數、1M context

V4 Pro 採 Mixture-of-Experts 架構，總參數規模 1.6 兆（49 億活躍參數），上下文窗口 1M token。第三方基準 Artificial Analysis 指出，V4 Pro 在 SWE-bench（80.6%）、LiveCodeBench（93.5%）、Terminal-Bench（67.9%）等程式編寫基準上與 Kimi K2.6 並列開源模型前段班，整體 Intelligence Index 落後 Kimi K2.6 一個身位。

同期 DeepSeek 也釋出較輕量的 V4 Flash 模型，兩者皆採 MIT 授權開源，可從 Hugging Face 下載權重。

Ollama Cloud 雲端推論、權重不下載本機

deepseek-v4-pro:cloud 為 Ollama Cloud 模型—推論在 Ollama 雲端進行、權重不下載到使用者本機。這是 Ollama 處理超大模型的標準作法，先前 Kimi K2.6 也採同樣方式收錄。對使用者而言，最大優勢是不需自備數十張 GPU 即可呼叫旗艦級模型；缺點是仍需網路連線，並依 Ollama 雲端負載分配運算資源。

若要完全本地執行，須自 Hugging Face 取得 deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro 權重，搭配 INT4 量化版本（如 Unsloth 釋出的 GGUF）與多卡 GPU 配置才有可行性。一般消費級硬體不足以承載完整模型。

一行指令串接 Claude Code、Hermes Agent、OpenClaw

Ollama 同步釋出對主流 agent 工具的整合 launcher 指令：

直接對話 ollama run deepseek-v4-pro:cloud # 串接 Claude Code ollama launch claude --model deepseek-v4-pro:cloud # 串接 Hermes Agent ollama launch hermes --model deepseek-v4-pro:cloud # 串接 OpenClaw / OpenCode / Codex ollama launch openclaw --model deepseek-v4-pro:cloud ollama launch opencode --model deepseek-v4-pro:cloud ollama launch codex --model deepseek-v4-pro:cloud

意義在於：開發者過去在 Claude Code 內若想換用 DeepSeek，需透過 OpenAI 相容 API 自行串接、處理 endpoint 與認證；現在透過 Ollama 一行指令即可完成。對 Claude Code 重度使用者而言，這提供了一條把 Anthropic 模型替換為 DeepSeek（或同理可換 Kimi）以降低成本的快速路徑。

早期測試者反應：速度從 30 tok/s 到尖峰 1.1 tok/s

推文下方社群討論顯示，雲端推論的速度視 Ollama 雲端負載而異。多位早期測試者回報尖峰時段速度偏慢，從常態 30 tokens/s 降至 1.1 tokens/s 級別，使用者 @benvargas 直接貼出截圖抱怨「Need More Compute」。Ollama 在另一條回覆中坦承官方團隊「也在玩這個模型」，意指流量仍處於探索期，尚未做完整的容量規劃。

對追求穩定產線速度的開發者，目前的建議是：用雲端模式作為原型測試與成本評估，正式產品仍需自建 GPU 推論設施或選擇商用 API。Ollama 完整教學已同步補上 V4 Pro 條目與雲端／本地的取捨說明。

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