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以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。

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用压缩的 TrellisMX 包,在两台 NVIDIA DGX Spark 上提供带兼容 OpenAI API 的 DeepSeek V4.1 Flash 服务。适合在自己的 Spark 硬件上运行大模型的团队。

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在八块 Tesla V100 32 GB 显卡上,以完整的 100 万词元上下文运行 DeepSeek V4.1 Flash,用的是 EXL3 专家包和 SM70 版 vLLM。适合拥有这类服务器的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-ngram-mtp

mlx-community · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本,把 Engram 表保留为 FP8。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行该模型的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-FLARE

local-inference-lab · 工具包

为四卡 GPU 服务准备的 DeepSeek V4.1 Flash 1017 签名 Flare 运行时包,支持文本和图片,提供兼容 OpenAI 的 API。适合在自有 NVIDIA 硬件上运行大模型的人。

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把 763.2B 参数的 DeepSeek V4.1 Flash 做成 153 GiB 的混合精度版本,针对智能体和编程工作调校,在 strata 引擎上运行。适合有大显存 GPU 和大量内存的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 GGUF

ggml-org · 工具包

DeepSeek 的 748B 模型 V4.1 Flash 1017 的 GGUF 文件,由 ggml-org 转换并附带处理图片的视觉文件,适合有大内存机器、通过 llama.cpp 工具运行模型的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-oQ4e-mtp

mlx-community · 工具包

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的混合精度 MLX 版本,这是一个超大的多模态混合专家模型。适合拥有数百 GB 内存、想用 MLX 工具运行它的人。

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通过 mlx-serve 在 128 GB 内存的 Mac 上运行剪枝后的 2 位 DeepSeek-V4.1-Flash,保留 384 个专家中的 192 个和 1M token 上下文。在代码、推理和工具调用上表现最好。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-exl3

turboderp · 工具包

在 ExLlamaV3 里以每权重 1.68、2.25 或 2.68 比特运行压缩后的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017。适合在自己的硬件上运行大模型、想少占内存的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的压缩版本,按两张 96 GB 显卡的规格设计,少数专家用更高精度存储。这是面向大模型部署者的研究版本。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Maya GGUF

peasantsmith · 工具包

通过为 Project Maya 制作的两种 GGUF 量化版本,在家用电脑上运行 748B 的 DeepSeek 混合专家模型。适合有大内存机器和高速 SSD 的人。

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NVIDIA 制作的 DeepSeek AI 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 NVFP4 量化版本,一个面向 NVIDIA Blackwell GPU 的超大多模态混合专家模型。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 2.9 bits-per-weight EXL3 量化版本,能读取文本和图片。它把模型压缩到约 210 GB,供 exllamav3 运行时使用,模型卡还测量了它与原模型的贴近程度。

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在两张 96 GB 的 RTX PRO 6000 Blackwell 显卡上用 vLLM 运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 3 位压缩版,适合在自己硬件上部署大型编程和智能体模型的开发者。

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让 261B 的 DeepSeek V4.1 Flash 模型在 Apple Silicon Mac 上通过 sushi 引擎运行,权重压到约每个 1.75 比特,支持图片输入,上下文最长 1,048,576 个词元。

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把 DeepSeek V4.1 Flash 打包成单个模型文件供 Basalt 引擎使用,它在一张 NVIDIA Blackwell GPU 上运行,放不下的专家由系统内存承担。支持图片,上下文最长 1,048,576 个词元。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 版本,有三种很小的尺寸,每个张量用各自的精度量化,适合在有限硬件上运行超大混合专家模型的人。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GGUF

unsloth · 工具包

Unsloth 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 的 GGUF 量化版本,这是一个巨大的图文模型,可在 128 GB 或更多内存的机器上本地运行,适合自己运行大型开放模型的人。

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ISTA-DASLab 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 专家剪枝加量化的 GGUF 版本,面向代码和智能体工作,transformer 权重为 72.1 GB。适合有大内存机器的开发者。

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