All Articles
1 min read
Общее2026年10月25日

现在,具有 7630 亿个参数的 DeepSeek-V4.1-Flash 甚至可以在具有 12 GB 显存的显卡上本地运行。

现在,具有 7630 亿个参数的 DeepSeek-V4.1-Flash 甚至可以在具有 12 GB 显存的显卡上本地运行。奥地利 IST 研究所的研究人员使用 GSQ-RCO 方法提出了该模型的量化版本,而 Strata 推理引擎的开发人员...

Вайб-кодинг·Telegram — Вайб-кодинг
Original Source
Key Takeaways
  • 01.现在,具有 7630 亿个参数的 DeepSeek-V4.1-Flash 甚至可以在具有 12 GB 显存的显卡上本地运行。奥地利 IST 研究所的研究人员使用 GSQ-RCO 方法提出了该模型的量化版本,而 Strata 推理引擎的开发人员...

Теперь DeepSeek-V4.1-Flash с 763 миллиардами параметров можно запустить локально даже на видеокарте с 12 ГБ видеопамяти. Исследователи из австрийского института IST Austria представили квантованную версию модели, используя метод GSQ-RCO, а разработчики движка инференса Strata обеспечили возможность её запуска на потребительских видеокартах. Согласно результатам испытаний: > RTX 5070 с 12 ГБ видеопамяти и 64 ГБ оперативной памяти обеспечивает около 5 токенов в секунду при генерации ответа и до 231 токена в секунду при обработке входного контекста. > RTX 3060 с 12 ГБ видеопамяти и 46 ГБ оперативной памяти достигает 8–10 токенов в секунду при генерации ответа и около 149 токенов в секунду при обработке входного контекста. Однако для запуска потребуется значительный объём оперативной памяти и не менее 239 ГБ свободного места на накопителе, поскольку большая часть весов модели хранится в оперативной памяти и на SSD, откуда подгружается по мере необходимости. Разумеется, подобную скорость трудно назвать высокой, а выполнение сложных агентных задач по-прежнему требует немалых вычислительных ресурсов. Тем не менее сама возможность запустить модель с 763 миллиардами параметров на обычном компьютере свидетельствует о существенном прогрессе в области квантования и оптимизации инференса. https://huggingface.co/ISTA-DASLab/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-GSQ-RCO-GGUF

Aggregated within AI Qazaqstan national intelligence stream with author attribution.

Related Intelligence

All stories →
Общее1 мин

机器人已经开始爬楼梯了!

🤖 机器人已经开始爬楼梯了!苏黎世联邦理工学院的工程师教人形机器人 Unitree G1 爬梯子、克服障碍并在困难的条件下保持平衡。而且这可比一般的翻筋斗、跳舞有趣多了!这样的技能...

Telegram — GPT Time | Нейросети | ИИ