4× DGX Spark
87,7tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DSpark (laut Rezept) Quelle
Intelligenz40mit Denkenohne Denken 25
Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark
DeepSeek-V4.1-Flash auf 1× DGX Spark
DeepSeek-V4.1-Flash auf 1× DGX Spark: 17,1 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).
von 0xBakeer
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis40mit Denkenohne Denken 25
≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Engine
- Engine
- eigene PyTorch-Engine + Triton-Kernel v0.5.0-wip
- Quantisierung
- FP4-Experts (Checkpoint) bzw. CB3 3-bit Codebook für resident set
- Modellfamilie
- DeepSeek-V4.1-Flash
- Kontext
- 262.144
- Parameter
- 510 GB on disk, 384 Experts/Layer, 6 aktiv
- Kreator
- 0xBakeer
- GitHub-Sterne
- 120
- Repo-Stand
- 24. Sept. 2026
Messwerte
Alle belegten Werte dieses Rezepts, je mit Bedingung und Quelle. Balken im Verhältnis zum größten Wert der Gruppe.
Decode · 1 Anfrage
Prefill je Kontext
Was brauche ich
- Hardware
- 1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
- Gewichte
- Hauptgewichtdeepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash MIT
- Engine
- eigene PyTorch-Engine + Triton-Kernel v0.5.0-wip
- Kontext
- 262.144 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.
- Experimentell
- In Arbeit
Quellen
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