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Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

DeepSeek-V4-Flash 284B EXL3 2.54 bpw mit ExLlamaV3 auf 1× DGX Spark

von 0xBakeer

30,2tok/sAlltag

1 Anfrage, Story-Prompt, Prompt 18 Token, mit MTP (laut Rezept)

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis34mit Denken

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine

Engine
ExLlamaV3 (aarch64-Port)
Quantisierung
EXL3 2.54 bpw (92 GB)
Modellfamilie
DeepSeek-V4-Flash
Kontext
393.216
Parameter
284B MoE
Kreator
0xBakeer
GitHub-Sterne
3
Repo-Stand
15. Sept. 2026

Messwerte

Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.

Für dieses Rezept sind keine Messwerte mit Quelle belegt.

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
ExLlamaV3 (aarch64-Port)
Kontext
393.216 Token

Hinweise

Was vor dem Nachbauen wichtig ist.

  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kostenBei 3 bit und weniger kann das Modell spürbar schlechter antworten als das Original. Die Intelligenz-Zahl gilt für das Original.

Quellen

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1 Anfrage, Prosa-Prompt, Kontext 4096, ohne Spekulation Quelle 

Intelligenz34mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,1 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.
  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

IQ2_XXS gate/up + Q2_K down (routed, imatrix), Q8 Attn/Shared/OutDwarfStar (ds4) main@0aaea5a (2026-09-20)Gewichte Repo Stand 20. Sept. 2026

Details

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