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DeepSeek V4.1 Flash EXL3-EAQ 量化 v1.1:indexer 保留 BF16

实验版把 sparse attention 的 indexer、共享 query 投影和 compressor 留在 BF16,仅多 0.15GB,16K 后选 token 与原模型 100% 一致;但整模型仍约 73%,2.9bpw 仓库 210GB 分到两台 DGX Spark 后 KV cache 余量紧张。

Wei
@wei_wang7 天前收录原推发布于 2026.10.24
DeepSeek V4.1 Flash EXL3-EAQ 量化 v1.1:indexer 保留 BF16
Wei @wei_wang原推发布于 2026.10.24
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DeepSeek-V4.1-Flash 的 EXL3-EAQ 量化出了 v1.1 实验版,改的是 sparse attention 里的 indexer。 indexer 负责挑出哪些历史 token 要参与注意力。v1.1 把这条路整个留在 BF16,包括 indexer、共享的 query 投影和 compressor,权重只多 0.15 GB 左右。 单测 indexer,喂原模型的输入,16K 之后挑出来的 token 和原模型 100% 一致,v1 是 94.95%。 整个模型量化后一起跑,两版都在 73% 左右。前面的层量化以后,送进 indexer 的输入已经偏了,光把 indexer 留高精度补不回来。 2.9 bpw 这版整个仓库 210 GB 左右,两台 DGX Spark 分下来每台 105 GB,留给 KV cache 的不多。

x.com/wei_wang/status/2113786050115985815采集于 2026.10.24 12:06