1× Mac
155tok/sAlltag
1 Anfrage, llmprobe-Standardprompt, Thinking an, mit MTP + PLD (laut Rezept) Quelle
Intelligenz40mit Denken
- Experimentell
- Lizenz ungeklärt
Lokale KI · Rezept · 1× Mac
DeepSeek-V4-Pro IQ2_XXS mit DwarfStar auf 1× Mac
DeepSeek-V4-Pro IQ2_XXS mit DwarfStar auf 1× Mac: 12,4 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
- IQ2_XXS/Q2_K routed + Q8, imatrix 0813
- Modellfamilie
- DeepSeek-V4-Pro
- 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.
- Experimentell
Quellen
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- ≤ 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.