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  1. Reddit · r/LocalLLaMA64

    DeepSeek-V4.1-Flash UD-Q4_K_XL 在 4x 3090 + EPYC 上的本地部署实测

    /u/C0smo777 在 EPYC 9575F + 768 GB DDR5 + 4x RTX 3090 上实测 Unsloth 的 DeepSeek-V4.1-Flash-1017 UD-Q4_K_XL 量化版,用 llama.cpp PR #30817 构建,散文生成从 12.6 提升到 25.4 tok/s,代码达 39.3 tok/s。关键调优包括用 --load-mode none --lazy-mode off 全量载入 RAM、每物理核一线程、-ub 2048 使 prompt 处理快约 35%;DSpark Q8_0 投机解码在代码上约 80% 接受率、速度翻倍,散文仅约 30%。作者还记录了 --fit 无法为 drafter 正确分配显存、与 --override-tensor 冲突等坑。

    推荐理由:作者实测给出了四组配置的逐项对比数据,包括 DSpark 投机解码在代码与散文上的接受率差异,可复现性较强。

已经到底了