DeepSeek-V4.1-Flash 在 2x DGX Spark 加 3090 旧机上跑出 2600+ tok/s 预填充并公开全套代码与数据
Lawyer with too many GPUs, part 3: DeepSeek-V4.1-Flash on 2x DGX Spark + an old 3090 box. 2,600+ tok/s prefill to 256K, 322 tok/s structured output, full stack and raw data published
来源与原文
Reddit · r/LocalLLaMA
作者:/u/TumbleweedNew6515
发布时间:(北京时间)
阅读原始来源 · reddit.com ↗完整链接与内容说明
https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1xk20x5/lawyer_with_too_many_gpus_part_3_deepseekv41flash/
本站目前仅有 AI 导读与摘要,未展示原文正文;技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
律师 Nick Mermiges(PLI Labs)以 2.75 bpw EXL3 量化在两台 DGX Spark 上以 vLLM 张量并行运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,并用一台 EPYC 3090 旧机经 RDMA 提供 Engram 表、跑 DSpark 投机草稿。256K 预填充达 2,618 tok/s,4 流结构化 JSON 输出 322 tok/s,1.93M token KV 池加 NVMe 前缀缓存使 150K 提示词重启后首 token 2.58 秒。与 MiaAI、bertholomus 构建对比:预填充和代码生成更快,纯散文和解码较慢;KLD 面板工具调用 top token 一致率 95.9%。
作者实测 DeepSeek-V4.1-Flash 的三机部署方案,并公开完整代码和每个测试的原始 JSON 数据,可与社区其他 2x Spark 构建直接对比。
来源:Reddit · r/LocalLLaMA · reddit.com