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English(EN) Run DeepSeek-V4.1-Flash (748B) locally with Project Maya on one RTX 5090

DeepSeek-V4.1-Flash-1017 通过 Project Maya 在单台 RTX 5090 上本地运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一份指南详细介绍了如何使用 Project Maya 在单台 RTX 5090 GPU 上本地运行 748B 参数的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 大型语言模型。该设置需要大约 350-400 GB 的 NVMe 存储空间，并利用 Maya 的引擎在 GPU、RAM 和磁盘之间管理模型专家。测量数据显示，在 262K 上下文窗口下，速度约为每秒 21-25 个 token。 AI

影响 使得在消费级硬件上本地执行大型模型成为可能，从而可能提高开发人员和研究人员的可访问性。

排序理由 关于在消费级硬件上使用特定工具运行特定 LLM 的指南。

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DeepSeek-V4.1-Flash-1017 通过 Project Maya 在单台 RTX 5090 上本地运行

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报道来源 [1]

  1. dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Seppe Gadeyne ·

    Run DeepSeek-V4.1-Flash (748B) locally with Project Maya on one RTX 5090

    <p><strong>DeepSeek-V4.1-Flash-1017 has 748B parameters. Even Project Maya's own 2-3 bit quant is 340 GB with its Engram tables, and my workstation has 128 GB of RAM.</strong> It still runs here: on one RTX 5090, with a 262K context, at about 21 tokens per second. This guide show…

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