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
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
- 22.692
- 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 × 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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Intelligenz34mit DenkenWert des Originalmodells. Stark komprimiert (~2,1 Bit), Intelligenz dürfte deutlich niedriger liegen.
- ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
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Im Workshop klären wir, welche Modelle und welche Hardware zu Ihren Aufgaben passen, und bauen den ersten Agenten auf Ihrer Infrastruktur.