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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-NVFP4

nvidia · 工具包

读取文本和图像并输出文本,是 NVIDIA 制作的 DeepSeek-V4.1-Flash 的 NVFP4 精简版本。适合在 NVIDIA Blackwell GPU 上部署智能体、聊天机器人和检索系统的开发者。

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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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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-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 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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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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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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DeepSeek-V4.1-Flash

deepseek-ai · 工具包

DeepSeek 的多模态混合专家模型,骨干有 552B 参数,上下文长达一百万个 token,专为降低长输入智能体工作的 KV 缓存成本而设计。适合有大型 GPU 集群的团队。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017

deepseek-ai · 工具包

面向推理、编程和智能体任务的图文模型,上下文窗口为 1M 个 token,由 DeepSeek-V4.1-Flash 更新而来。适合构建智能体的开发者。

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