4× RTX PRO 6000
235tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, Kontext 19, mit DSpark (laut Rezept) Quelle
Intelligenz34mit Denken
- Eigener Kernel nötig
Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark
DeepSeek-V4-Flash EXL3 3.0 bpw mit vLLM auf 1× DGX Spark (256k Kontext)
von 0xSero
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert
≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Engine
- Engine
- vLLM
- Quantisierung
- REAP-pruned + EXL3/Trellis TR3 ~3.0 bpw experts, FP8 carried tensors; KV: 584-Byte padded FP8 sparse-MLA (nvfp4_ds_mla-Pfad)
- Modellfamilie
- DeepSeek-V4-Flash
- Kontext
- 262.144
- Parameter
- REAP: 216 von 256 routed experts behalten (Gesamtparameter nicht angegeben)
- Kreator
- 0xSero
- GitHub-Sterne
- 166
- Repo-Stand
- 25. 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)
- Gewichte
- Hauptgewicht0xSero/deepseek-v4-flash-0731-spark MIT
- Basis0xSero/DeepSeek-V4-Flash-0731-EXL3-3.0bpw MIT
- Basisdeepseek-ai/DeepSeek-V4-Flash-0731 MIT
- Engine
- vLLM
- 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
- REAP-beschnitten
- Eigener Kernel nötig
Quellen
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- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
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Lokale KI im eigenen Unternehmen?
Im Workshop klären wir, welche Modelle und welche Hardware zu Ihren Aufgaben passen, und bauen den ersten Agenten auf Ihrer Infrastruktur.