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Lokale KI · Rezept · 2× DGX Spark

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 EXL3 2,5 bpw mit TensorFold auf 2× DGX Spark

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 EXL3 2,5 bpw mit TensorFold auf 2× DGX Spark: 60,5 tok/s laut github.com (Datensatz-Stand: 3. Nov. 2026).

von bertholomus

60,5tok/sAlltag

1 Anfrage, Prosa-Prompt (greedy, Thinking aus), mit DSpark (laut Rezept)

Quelle: github.com
Intelligenz (Originalmodell) · Artificial Analysiskein unabhängiger Wert

≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten

Anleitung im README Repo

Engine

Engine
TensorFold native (Zig, TensorFold 1.0.12), BertholomusAI dsv41 family (bertholomus/TensorFold deepseek-v41-zig-tp2, recipe v0.7.3, served engine 6579b756dcd7) + kernel kit v0.7.0, TP=2 über RoCE, DSpark drafts
Quantisierung
EXL3 2.5 bpw routed experts (2,52 bpw über die quantisierten Gewichte, ~185 GB; Attention/Shared Experts 4 bpw, DSpark-Drafter 4/6 bpw, Vision-Tower 16 bit)
Modellfamilie
DeepSeek-V4.1-Flash-1017
Kontext
1.048.576
Parameter
~763B (HF-API safetensors total der Basis deepseek-ai/DeepSeek-V4.1-Flash-1017: 763.205.315.794)
Kreator
bertholomus
GitHub-Sterne
60
Repo-Stand
24. Okt. 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)60,5 tok/sProsa (kit_bench Set a: Essay über die Geschichte der Leuchttürme), 512 Tokens, Median aus 3, greedy, Thinking aus, DSpark-Drafts, Rezept v0.7.3 (8 Streams, Fenster 2.097.152 Positionen); Set b (400-Wörter-Essay, 384 Tokens): 67,5 Quelle 
  • Spitze (Decode)160 tok/sSet b „structured“ = Zählen 1–200 (384 Tokens), Median aus 3, greedy, DSpark; Code Set b 112,7 / Set a 106,0; Aggregat 8 Streams über 90 s: 168,3 Quelle 

Prefill je Kontext

  • 93.3352.364 tok/sKalter 93.335-Token-Prompt (cached 0), Median aus 3, Bench des Served-Ports nach der Promotion; 8K/32K/64K/128K: 2.439 / 2.568 / 2.550 / 2.523 tok/s Quelle 

Was brauche ich

Hardware
2 × NVIDIA DGX Spark (GB10)
Engine
TensorFold native (Zig, TensorFold 1.0.12), BertholomusAI dsv41 family (bertholomus/TensorFold deepseek-v41-zig-tp2, recipe v0.7.3, served engine 6579b756dcd7) + kernel kit v0.7.0, TP=2 über RoCE, DSpark drafts
Kontext
1.048.576 Token

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.
  • Eigener Kernel nötig
  • vision
  • tool-calling

Quellen

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  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
  • Eigener Kernel nötig

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1 Anfrage, Prosa-Prompt (Temperatur 0,7, Thinking an), mit DSpark (laut Rezept) Quelle 

Intelligenzkein unabhängiger Wert
  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
  • Eigener Kernel nötig

EXL3 EAQ v1 2.9 bpw (Mia-AiLab; vision tower and DSpark draft blocks included)TensorFold native (Zig 0.17.0), BertholomusAI dsv41 family (bertholomus/TensorFold deepseek-v41-zig @fbbc971) + recipe patches, TP=2 over ConnectX-7 (RoCE), DSpark draftsGewichte Repo Stand 2. Nov. 2026

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  • ≤ 3 bit: Quantisierung kann Qualität kosten
  • Eigener Kernel nötig

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Details

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