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English(EN) 284B on 64GB RAM: We Read the Small Print Before Downloading 56 GiB

DeepSeek-V4-Flash 284B 模型通过 llama.cpp 补丁在 64GB RAM 上运行

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一套针对 llama.cpp（一个流行的本地运行大型语言模型的开源工具）的新补丁，使得 284B 参数的 DeepSeek-V4-Flash 模型可以在只有 64GB RAM 的系统上运行。该存储库 llama-modchip 通过使用自定义量化格式将模型重新打包成一个 56.56 GiB 的较小文件来实现这一点。虽然总参数量允许其装入系统 RAM，但 13.17B 的活跃参数量决定了模型的速度，据报道在 CPU 上预填充速度为 44.4 tokens/sec，解码速度为 9.1-14.7 tokens/sec。 AI

影响 使得在消费级硬件上运行更大的模型成为可能，可能增加本地 AI 开发和实验的可访问性。

排序理由 该条目讨论了对现有开源工具 (llama.cpp) 的修改以运行大型语言模型，而不是发布新模型或基础研究。

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DeepSeek-V4-Flash 284B 模型通过 llama.cpp 补丁在 64GB RAM 上运行

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该条目讨论了对现有开源工具 (llama.cpp) 的修改以运行大型语言模型，而不是发布新模型或基础研究。
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报道来源 [1]

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

    284B参数，64GB内存：下载56GiB前我们阅读了细则

    <p>Everyone who has bought a car knows how to read a fuel-economy sticker. The number is real. It was also measured on a test cycle that isn't your commute, and the small print tells you which cycle. A benchmark line in a GitHub README works the same way. On Sunday, 8 November, a…

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