English(EN) 3 experiments running dsv4-flash-0731 q4+ quants on 128GB RAM + ~60 GB VRAM (with a quite bad pcie infra) with an acceptable tgs and relatively acceptable pp speed

用户为本地硬件优化dsv4-flash-0731模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-22 23:34

Reddit的r/LocalLLaMA子版块的一名用户详细介绍了他们在128GB RAM和约60GB VRAM的系统上运行dsv4-flash-0731模型的4位量化版本的实验。尽管由于硬件限制和模型大小超出可用RAM导致初始的token生成和提示处理速度缓慢，该用户实施了几项优化。这些优化包括修补llama.cpp以更有效地管理内存，将模型专家固定到主机RAM，以及采用一种新颖的方法，专门使用较低量化精度的模型进行提示处理以提高速度。 AI

影响展示了在消费级硬件上运行大型语言模型的先进技术，可能降低本地AI部署的门槛。

排序理由用户在个人硬件上对现有模型的用户级优化。

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报道来源 [1]

r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Similar_Can_3143 · 2026-08-22 23:34

在 128GB RAM + ~60 GB VRAM（PCIe 基础设施相当糟糕）上运行 dsv4-flash-0731 q4+ 量化模型的 3 个实验，实现了可接受的 tgs 和相对可接受的 pp 速度

<div class="md"><p>The post describes some experiments I had while trying to desperately run deepseek-v4-flash-0731 4 bit+ quants on my machine which is supposed to support only q2 quants of the model, a or 2.xx bpw quants at best.</p> <p>Long story short , I wante…

报道来源 [1]

在 128GB RAM + ~60 GB VRAM（PCIe 基础设施相当糟糕）上运行 dsv4-flash-0731 q4+ 量化模型的 3 个实验，实现了可接受的 tgs 和相对可接受的 pp 速度

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