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DeepSeek V4 Flash 性能测试:IQ2_S 比 IQ3_XXS-AS 更快

一位用户对 DeepSeek V4 Flash 模型进行了性能测试,使用了 fairydreaming/llama.cpp 分支,比较了两个量化级别(IQ3_XXS-ASIQ2_S)。结果显示,尽管使用了更小的上下文窗口,IQ2_S 量化在初始提示评估和后续生成方面都更快。用户还发现,对于该模型,fairydreaming 分支相比 mainline llama.cpp 构建没有性能优势。 AI

影响 为在消费级硬件上运行 DeepSeek V4 Flash 的用户提供了实用的性能数据,有助于模型选择。

排序理由 用户进行的开源模型基准测试。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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DeepSeek V4 Flash 性能测试:IQ2_S 比 IQ3_XXS-AS 更快

报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/CoplanarDimension ·

    DeepSeek V4 Flash | IQ3_XXS-AS & IQ2_S Bench | mainline b10064 vs fairydreaming | 1xRTX 3090 + 128GB DDR4 | 250PP/11TG on 50K CTX

    <!-- SC_OFF --><div class="md"><p>Hey all!</p> <p>Wanted to see how DeepSeek V4 Flash GGUFs in two different quants perform on my hardware and share the results.</p> <p>Tested two quants on the <strong>fairydreaming/llama.cpp dsv4 fork</strong>. As a bonus, I also ran the same mo…