Reddit用户用4张和8张V100跑DeepSeek-V4.1-Flash
先了解这件事
Reddit用户 /u/TumbleweedNew6515 在 4 张 V100 SXM2 32GB(NVLink 互联)加 256GB 系统内存上运行 DeepSeek-V4.1-Flash,基于 1Cat-vLLM fork 的 Volta 支持,上下文设为 524,288 token。他称 8K–75K 上下文解码为 36–38 tok/s(thinking off)、32–38 tok/s(thinking on),prefill 约 1,000–1,200 tok/s;约三分之一 expert 权重经 pinned host RAM 按需换入 GPU,并用内置 DSpark drafter 做 5 draft token 投机解码。 随后他在 8 张 V100-SXM2-32GB 上部署 2-bit GGUF 版,采用 pipeline parallel 2 × tensor parallel 4,单请求、524,288 token 上下文。他称代码生成 215 tok/s、法律写作约 118 tok/s、128K 预填充约 2,200 tok/s,256K 提示首 token 约需 2 分钟;质量上 LegalBench 平衡准确率 0.716、MMLU-Pro 79.9%,与全精度版本通用面板下一 token 一致率 89.0%,差距主要归因于 2-bit 量化。他称约 50–60% 的现有 LLM 工作流可改由该模型承担,并接入 Claude Code 处理案件文件。四路并发约 1.8 倍总吞吐是其预测而非实测;19 个调优 PR 已提交 1Cat-vLLM,新增加速开关默认关闭。
AI 根据报道生成 · 7 小时前更新
事件进展
2 个进展
- 11月6日 05:07 · 1 篇报道八张V100跑DeepSeek-V4.1-Flash实测Reddit · r/LocalLLaMA:律师用 8 张 V100 跑 DeepSeek-V4.1-Flash:代码 215 tok/s、524K 上下文
- 11月3日 07:05 · 1 篇报道作者在4张V100上跑通DeepSeek-V4.1-Flash并给出基准数据Reddit · r/LocalLLaMA:DeepSeek-V4.1-Flash 在 4 张 V100 32GB 上跑到 40 tok/s 解码,下一步将测试 8 卡
报道时间线
沿着报道,了解事件的不同侧面。
- Reddit · r/LocalLLaMA精选律师用 8 张 V100 跑 DeepSeek-V4.1-Flash:代码 215 tok/s、524K 上下文
一位律师在 8 张 2018 年的 Tesla V100-SXM2-32GB 上部署 2-bit GGUF 版 DeepSeek-V4.1-Flash,采用 pipeline parallel 2 x tensor parallel 4,代码生成达 215 tok/s、法律写作约 118 tok/s,128K 预填充约 2,200 tok/s,单请求支持 524,288 token 上下文。作者称约 50-60% 的现有 LLM 工作流可改由该模型承担,并把它接入 Claude Code 处理案件文件。质量方面 LegalBench 平衡准确率 0.716、MMLU-Pro 79.9%,与全精度版本相比通用面板下一 token 一致率 89.0%,差距主要来自 2-bit 量化。
- Reddit · r/LocalLLaMADeepSeek-V4.1-Flash 在 4 张 V100 32GB 上跑到 40 tok/s 解码,下一步将测试 8 卡
Reddit 用户在 4 张 V100 SXM2 32GB(NVLink 互联)加 256GB 系统内存上运行 DeepSeek-V4.1-Flash,基于 1Cat-vLLM fork 的 Volta (sm70) 支持,524,288 token 上下文。8K 上下文解码 36-38 tok/s(thinking off),75K 时 32-38 tok/s,prefill 约 1,000-1,200 tok/s(4K-128K)。约三分之一的 expert 权重通过 pinned host RAM 按需换入 GPU,并使用内置 DSpark drafter 做 5 draft token 的投机解码,后续计划改双 PCIe switch 并升级到 8 卡 V100 测试。
本事件热度走势
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- 1011月6日 06:00
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