本地部署POST
763B DeepSeek V4.1 Flash 去限制 GGUF:256GB 内存本地跑
社区放出 V4.1 Flash 1017 Abliterated GGUF,按层分配位宽量化,256GB 内存可跑,双 H200 约 70 tok/s,下一 token 一致率 93.7%。
旺旺
@TiagerBao4 天前收录原推发布于 2026.10.25
旺旺 @TiagerBao原推发布于 2026.10.25
7630 亿参数的 DeepSeek,现在只用 256GB 内存就能本地运行了,而且还是去限制版。 OrcaRouter 放出了 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 Abliterated GGUF。 几个关键数字: >763B 参数,MoE 架构 >235.8GB 内存占用,另有约 110.6GB Engram 数据放在 SSD 上 >100 万 Token 上下文,但长上下文能力尚未验证 >约 70 Token/s,双 H200 实测 >通过 Abliteration 技术大幅降低模型拒答率 最值得关注的是量化方案。 它不是全模型统一压缩,而是根据各层的精度损失分配位数。官方测试中,256G 版本与未量化模型的下一 Token 预测一致率达到 93.7%。 不过门槛也不低:需要 256GB 级内存,当前还得使用特定版本的 llama.cpp。 这是社区修改版,并非 DeepSeek 官方发布。安全限制明显减少,也不代表能力全面提升。 模型地址: https://huggingface.co/orcarouter/DeepSeek-V4.1-Flash-1017-abliterated-GGUF #DeepSeek #AI #LLM #GGUF #LocalAI #Agent
x.com/tiagerbao/status/2114319996088361451采集于 2026.10.26 12:05