Lokale KI · Rezept · 1× DGX Spark

DeepSeek-V4-Flash IQ2_XXS mit DwarfStar auf 1× DGX Spark

DeepSeek-V4-Flash IQ2_XXS mit DwarfStar auf 1× DGX Spark: 19,5 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von antirez

19,5tok/sAlltag

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

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysis34mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,1 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Engine

Engine
DwarfStar (ds4) main@0aaea5a (2026-09-20)
Quantisierung
IQ2_XXS gate/up + Q2_K down (routed, imatrix), Q8 Attn/Shared/Out
Modellfamilie
DeepSeek-V4-Flash
Kontext
—
Kreator
antirez
GitHub-Sterne
24.199
Repo-Stand
2. Nov. 2026

Messwerte

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

Decode · 1 Anfrage

  • Alltag (Decode)19,5 tok/sKontext 4K · 2026-09-06, Median 3 Läufe à 256 Token, Prompt „Unpredictable prose“, Temperatur 1, 4K alloziert, Prefill-Chunk 512; ohne Spekulation Quelle 
  • Spitze (Decode)31,4 tok/sKontext 4K · 2026-09-06, Median 3 Läufe à 256 Token, Prompt „C hash table“, Temperatur 0, DSpark (opportunistisches Sampling) Quelle 

Prefill je Kontext

  • 16K872 tok/sDs4-bench, I Promessi Sposi, 2048-Token-Intervalle; aufgezeichnete Baseline, nicht je Commit Quelle 

Was brauche ich

Hardware
1 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
DwarfStar (ds4) main@0aaea5a (2026-09-20)

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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