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× Mac
DeepSeek-V4-Flash Q2 mit DwarfStar auf 1× Mac (M4 Max)
DeepSeek-V4-Flash Q2 mit DwarfStar auf 1× Mac (M4 Max): 26,8 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).
von antirez
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert
≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
Engine
- Engine
- DwarfStar (ds4) main@0aaea5a (2026-09-20)
- Quantisierung
- vermutlich Flash Q2 (CSV nennt Datei nicht)
- 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
Prefill je Kontext
Was brauche ich
- Hardware
- 1 × Mac / Apple Silicon
- Gewichte
- Hauptgewichtantirez/deepseek-v4-gguf MIT
- 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
Verwandte Rezepte
4× DGX Spark
46tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DSpark Quelle
Intelligenzkein unabhängiger Wert
4× DGX Spark
42tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DSpark (laut Rezept) Quelle
Intelligenzkein unabhängiger Wert
- Eigener Kernel nötig
3× DGX Spark
41,9tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DSpark (laut Rezept) Quelle
Intelligenzkein unabhängiger Wert
- Eigener Kernel nötig
2× DGX Spark
33,2tok/sAlltag
1 Anfrage, Prosa-Prompt, mit DSpark (laut Rezept) Quelle
Intelligenzkein unabhängiger Wert
- Eigener Kernel nötig
1× DGX Spark
30,2tok/sAlltag
1 Anfrage, Story-Prompt, Prompt 18 Token, mit MTP (laut Rezept) Quelle
Intelligenz34mit Denken
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
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.