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 284B IQ2_XXS mit DwarfStar auf 1× Mac
DeepSeek-V4-Flash 284B IQ2_XXS mit DwarfStar auf 1× Mac: 39,4 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).
von antirez
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, F16/F32 Rest
- Modellfamilie
- DeepSeek-V4-Flash
- Kontext
- —
- Parameter
- 284B MoE (Angabe aus 0xBakeer-README, nicht ds4)
- 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
- Draft-Modellantirez/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
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- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
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